Investigador concibe plataforma de humano cibernético-físico interactivo (iCPH)

El profesor Eiichi Yoshida de la Universidad de Ciencia de Tokio ha presentado una idea intrigante de un humano cibernético-físico interactivo (iCPH).

Los humanos pueden realizar naturalmente diversas tareas complejas, como sentarse y recoger objetos. Sin embargo, estas actividades involucran varios movimientos y requieren múltiples contactos, lo que puede resultar difícil para los robots. El iCPH podría ayudar a resolver este problema.

Entendiendo y generando sistemas humanos similares

La nueva plataforma puede ayudar a entender y generar sistemas humanos similares que utilizan una variedad de movimientos corporales completos ricos en contactos.

El trabajo se publicó en Frontiers in Robotics and AI.

“Como sugiere el nombre, iCPH combina elementos físicos y cibernéticos para capturar movimientos humanos”, dice el profesor Yoshida. “Mientras que un robot humanoid actúa como un gemelo físico de un humano, un gemelo digital existe como un humano o robot simulado en el ciberespacio. Este último se modela a través de técnicas como el análisis musculoesquelético y robótico. Los dos gemelos se complementan mutuamente.”

El profesor Yoshida aborda varias preguntas con el marco de trabajo, como:

• ¿Cómo pueden los humanos imitar la noción humana?
• ¿Cómo pueden los robots aprender y simular comportamientos humanos?
• ¿Cómo pueden los robots interactuar con los humanos de manera suave y natural?

El marco de trabajo iCPH

La primera parte del marco de trabajo iCPH mide el movimiento humano cuantificando el movimiento de varias partes del cuerpo. También registra la secuencia de contactos realizados por un humano.

El marco de trabajo permite la descripción genérica de varios movimientos a través de ecuaciones diferenciales, así como la generación de una red de movimiento de contacto. Un robot humanoid puede actuar sobre esta red.

Cuando se trata del gemelo digital, aprende la red a través de enfoques basados en modelos y aprendizaje automático. Estos dos están conectados por el método de computación de gradiente analítico, y el aprendizaje continuo ayuda a enseñar a la simulación del robot cómo realizar la secuencia de contactos.

La tercera parte del iCPH enriquece la red de movimiento de contacto a través de la ampliación de datos antes de aplicar la técnica de cuantificación vectorial. Esta técnica ayuda a extraer los símbolos que expresan el lenguaje del movimiento de contacto, lo que permite generar movimiento de contacto en situaciones sin experiencia.

Todo esto significa que los robots pueden explorar entornos desconocidos mientras interactúan con los humanos utilizando movimientos suaves y múltiples contactos.

El profesor Yoshida plantea tres desafíos para el iCPH que se refieren a los descriptores generales, el aprendizaje continuo y la simbolización del movimiento de contacto. Para que el iCPH se haga realidad, debe aprender a navegarlos*.*

“Los datos del iCPH se harán públicos y se desplegarán en problemas de la vida real para resolver problemas sociales e industriales. Los robots humanoides pueden liberar a los humanos de muchas tareas que involucran cargas severas y mejorar su seguridad, como levantar objetos pesados y trabajar en entornos peligrosos”, dice el profesor Yoshida. “El iCPH también se puede utilizar para monitorear tareas realizadas por humanos y ayudar a prevenir enfermedades relacionadas con el trabajo. Finalmente, los humanoides pueden ser controlados de forma remota por humanos a través de sus gemelos digitales, lo que permitirá a los humanoides realizar la instalación de equipos grandes y el transporte de objetos.”