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Ingenieros de la FCFM trabajan en el futuro de la interacción de humanos con robots

Ingenieros trabajan en el futuro de la interacción de humano-robot

De la robótica e inteligencia artificial se ha especulado que incluso podrían ser una amenaza para los humanos. Lejos de eso, lo que sí es muy probable es que muchos empleos realizados por seres humanos sigan siendo reemplazados por máquinas cada vez más avanzadas. ¿Estamos preparados para interactuar y comunicarnos con la próxima generación de robots y androides que formarán parte de nuestras vidas?

Para dar respuesta a ello, el Laboratorio de Procesamiento y Transmisión de Voz (LPTV) de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) de la Universidad de Chile, está trabajando en la integración social humano-robot en ambientes colaborativos. El equipo de investigadores e ingenieros eléctricos del Departamento de Ingeniería Eléctrica (DIE), encabezados por el académico Nestor Becerra Yoma, se centra en el desarrollo de habilidades de integración humano-robots, a través del procesamiento de voz y lenguaje hablado para poder interactuar con la próxima generación de máquinas e inteligencia artificial que se están creando en el mundo.

El profesor Becerra se refiere a esta investigación como una herramienta necesaria para poder generar lazos de comunicación entre nosotros y las máquinas en nuestro entorno. "La idea es integrar a los humanos con los robots para que puedan colaborar entre sí y alcanzar objetivos en común. Por su parte, los robots son capaces de realizar funciones o ir a lugares que para el ser un humano son poco realizables o de difícil acceso. Sin embargo, no son 100% autónomos y la intervención de los operadores -los humanos- es fundamental. Esta integración colaborativa humano-robot será extremadamente importante en las próximas décadas, pero surge un problema, cómo nos comunicaremos con estas nuevas especies, actores o grupos", indica.

En este escenario, el uso del lenguaje hablado es fundamental, sostiene el investigador. "Es el modo más natural en que las personas interactúan y permite a los operadores humanos asimilar el contexto del equipo robot en un trabajo colaborativo. Por lo mismo, estamos usando técnicas de reconocimiento de voz Automatic Speech recognition (ASR) y síntesis de voz, Text To Speech (TTS) para hacer más amigable y eficiente la comunicación humano-robots, mejorando la efectividad mediante la contextualización del estado del equipo robótico", explica. Por ejemplo, si una máquina encuentra alguna dificultad en completar una misión u operación específica, la idea es que los usuarios lo sepan con prontitud para que puedan tomar las acciones del caso.

El profesor explica que este trabajo es posible gracias a la Inteligencia Artificial (IA), y en el Laboratorio de Procesamiento y Transmisión de Voz del DIE se realiza un uso intensivo de estas tecnologías, tanto en métodos que usan reglas bien definidas para razonar y tomar decisiones (programas para jugar ajedrez, por ejemplo); aprendizaje estadístico (reconocimiento de voz, de rostro y de imágenes); y el uso de información de contexto o conocimiento previo de modo que un sistema pueda aprender a analizar o clasificar usando sólo una pequeña cantidad de ejemplos, como lo hacen los seres humanos.

La Inteligencia Artificial está teniendo un gran avance con tecnologías basadas en aprendizaje estadístico, tales como Deep Learning o redes neuronales de aprendizaje profundo, pero la búsqueda de métodos que usen el contexto o información previa ciertamente dominará la investigación en los próximos años o décadas. Por lo mismo, el trabajo del laboratorio del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la U. de Chile está enfocado en la investigación y aplicación, principalmente de estos dos tipos de tecnologías de Inteligencia Artificial en combinación con el procesamiento de señales para hacer posible la integración social y colaborativa entre humanos y robots.

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