Un equipo del Laboratorio de Inteligencia Robótica del Departamento de Ingeniería y Ciencia de los Computadores de la Universitat Jaume I de Castellón participará durante los próximos cuatro años en el proyecto europeo GRASP, junto a otros siete socios. La investigación tendrá aplicaciones inmediatas en el diseño de nuevas prótesis y se engloba en el VII Programa Marco de la Comisión Europea.
Se han construido excelentes prototipos que imitan la mano humana con sus cinco dedos y hasta 23 grados de libertad pero aún no disponemos de la mano robótica capaz de realizar una tarea tan aparentemente trivial como llenar la cesta de la compra y vaciarla al llegar a casa. Desafortunadamente, las habilidades de los sistemas con manos robóticas actuales son sorprendentemente limitadas cuando las comparamos con las de humanos o primates.
Replicar la efectividad y flexibilidad de las manos humanas al manipular objetos, sin embargo, no es simplemente un problema de desarrollar avanzados prototipos físicos, sino que es necesaria una mente. En este sentido, el objetivo del proyecto europeo GRASP es hacer que los sistemas con manos robóticas sean capaces de "razonar" sobre objetos manipulables, de explorar e investigar sus propiedades físicas y conseguir que las manos robóticas puedan coger cualquier objeto. Este fin se alcanzará mediante la combinación de la observación de humanos realizando tareas similares y mediante la experimentación autónoma por parte del robot.
La empresa Otto Bock, socio industrial y especialista en la construcción de prótesis, aplicará los conocimientos que se obtengan durante la ejecución en GRASP a sus procesos de diseño de nuevas manos prostáticas. Se espera, además, que los resultados del proyecto se apliquen a la robótica industrial y a los robots domésticos o de servicio. En este sentido, gracias al software desarrollado por el consorcio, un robot podrá en el futuro extraer objetos de cajas, por ejemplo, poner la mesa o colocar el instrumental en la mesa de operaciones y adaptarse a los cambios según el contexto de la situación.
Para alcanzar estos objetivos, se aplicarán los estudios teóricos, computacionales y experimentales que han tratado de modelar el comportamiento de las habilidades sensomotoras que gobiernan las tareas de manipulación y prensión realizadas por humanos con las manos. Para el diseño y evaluación de un sistema de tal complejidad se van a integrar técnicas computacionales de campos tan dispares como el aprendizaje automático, la visión artificial, la teoría de control y procesamiento de señales.
El equipo de la Universitat Jaume I (UJI), liderado por el Dr. Antonio Morales, desarrollará dos tareas fundamentales dentro de este proyecto europeo. La primera es el desarrollo de rutinas de control robustas para manos robóticas, es decir, la adaptación a situaciones inciertas o no previstas de una manera robusta y fiable a partir de la información sensorial proporcionada por la visión mediante cámaras y el tacto mediante matrices de contacto.
En segundo lugar, el equipo de la UJI desarrollará un simulador orientado a la manipulación y el agarre robótico que proporcione una plataforma realista para la introspección donde replicar acciones observadas, donde probar y validar hipótesis sobre los objetos, y donde elaborar predicciones sobre el resultado de las acciones en el mundo real. En definitiva, se tratará de un “motor de razonamiento”.
En el consorcio europeo, además de la UJI, participan la Universidad de Karlsruhe (Alemania), la Universidad Técnica de Munich (Alemania), la Universidad Técnica de Viena (Austria), la Universidad Tecnológica de Lappeenranta (Finlandia), la Fundación para la Investigación y la Tecnología en Heraklion (Grecia), y la empresa de prótesis Otto Bock, GmbH (Austria). El consorcio está coordinado desde la Escuela Técnica Real de Estocolmo (Suecia) por la profesora Danica Kragik.
La velocidad se incrementa a medida que el futbolista se acerca al balón, sin embargo, disminuye ligeramente al llegar a él. Los delanteros son los que corren más directamente hacia el esférico, mientras que los porteros lo hacen de una forma más paralela. Son algunos resultados de un estudio de investigadores españoles.
Investigadores de la compañía Google DeepMind han desarrollado Tactic AI, un asistente que podría ayudar a los entrenadores a elegir las mejores configuraciones de jugadores tras un saque de esquina. La herramienta se ha entrenado con datos de más de 7000 córneres de la Premier League y la han validado expertos del Liverpool FC.
