Redefiniendo la robótica: la innovadora solución de visión artificial de la Universidad de Purdue

Los investigadores de la prestigiosa Universidad de Purdue han dado un salto significativo en el ámbito de la robótica, la visión artificial y la percepción. Su enfoque innovador ofrece una notable mejora sobre las técnicas convencionales, prometiendo un futuro en el que las máquinas pueden percibir su entorno de forma más eficaz y segura que nunca.

Presentamos HADAR: un salto revolucionario en la percepción de las máquinas

Zubin Jacob, profesor asociado de Ingeniería Eléctrica e Informática de Elmore, en colaboración con el científico investigador Fanglin Bao, introdujo un método pionero denominado HADAR (detección y medición de distancias asistidas por calor). Su innovación generó una gran atención, y este reconocimiento ha aumentado la expectativa en torno a las posibles aplicaciones de HADAR en diversos sectores.

Tradicionalmente, la percepción de las máquinas dependía de sensores activos como el LiDAR, el radar y el sonar, que emiten señales para recopilar datos tridimensionales de su entorno. Sin embargo, estos métodos presentan desafíos, especialmente al ampliarse. Son propensos a interferencias de señal e incluso pueden suponer riesgos para la seguridad humana. Las limitaciones de las cámaras de vídeo en condiciones de poca luz y el efecto fantasma de la termografía convencional han complicado aún más la percepción de las máquinas.

HADAR busca abordar estos desafíos. “Los objetos y su entorno emiten y dispersan constantemente radiación térmica, lo que genera imágenes sin textura conocidas como el 'efecto fantasma'”, explicó Bao. Continuó: “Las imágenes térmicas del rostro de una persona muestran solo contornos y algo de contraste de temperatura; no hay características, lo que hace que parezca que has visto un fantasma. Esta pérdida de información, textura y características es un obstáculo para la percepción de las máquinas que usan radiación de calor”.

La solución de HADAR combina la física térmica, la imagen infrarroja y el aprendizaje automático, lo que permite una percepción mecánica totalmente pasiva y consciente de la física. Jacob enfatizó el cambio de paradigma que HADAR supone, afirmando: «Nuestro trabajo sienta las bases de la teoría de la información para la percepción térmica, demostrando que la oscuridad total contiene la misma cantidad de información que la luz del día. La evolución ha predispuesto a los seres humanos hacia el día. La percepción mecánica del futuro superará esta dicotomía arraigada entre el día y la noche».

Implicaciones prácticas y direcciones futuras

La eficacia de HADAR se destacó por su capacidad para recuperar texturas en un escenario nocturno todoterreno. “La visión de HADAR TeX recuperó texturas y superó el efecto fantasma”, señaló Bao. Delineó con precisión patrones intrincados como ondas de agua y arrugas de corteza, mostrando sus capacidades sensoriales superiores.

Sin embargo, antes de que HADAR pueda integrarse en aplicaciones del mundo real, como automóviles o robots autónomos, existen desafíos que abordar. Bao comentó: “El sensor actual es grande y pesado ya que los algoritmos HADAR requieren muchos colores de radiación infrarroja invisible. Para aplicarlo a automóviles o robots autónomos, debemos reducir el tamaño y el precio y, al mismo tiempo, hacer que las cámaras sean más rápidas”. La aspiración es mejorar la velocidad de fotogramas del sensor actual, que actualmente crea una imagen cada segundo, para satisfacer las demandas de los vehículos autónomos.

En términos de aplicaciones, mientras que la visión de HADAR TeX actualmente está diseñada para vehículos y robots automatizados, su potencial se extiende mucho más. Desde la agricultura y la defensa hasta el cuidado de la salud y el monitoreo de la vida silvestre, las posibilidades son amplias.

En reconocimiento a su trabajo pionero, Jacob y Bao obtuvieron financiación de DARPA y recibieron 50,000 dólares del Fondo de Innovación Trask de la Oficina de Comercialización de Tecnología. El dúo ha divulgado su innovación a la Oficina de Comercialización de Tecnología de Purdue Innovates, dando los primeros pasos para patentar su creación.

Esta investigación transformadora de la Universidad de Purdue está destinada a redefinir los límites de la percepción de las máquinas, dando paso a un futuro más seguro y eficiente en la robótica y más allá.