Inventan una nueva inteligencia artificial que permite a los robots leer la mente humana
Los robots con cerebro de inteligencia artificial son capaces de hazañas tan sorprendentes como aprender a jugar al tenis en solo cinco horas mejor que la mayoría de los humanos. Sin embargo, como sabe cualquiera que haya trasteado mínimamente con una IA, todavía comete errores, y esos errores en entornos más peligrosos que una pista de tenis pueden resultar letales. Hasta ahora, un robot solo sabía que había metido la pata cuando ya había chocado, roto algo o puesto en peligro a alguien. Pero un nuevo sistema cambia esa lógica por completo y permite a la máquina leer el cerebro del operador humano que lo supervisa y parar antes de que ocurra una desgracia.
Detrás del proyecto está Hemanth Manjunatha, profesor de la Escuela de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial de la Universidad Estatal de Oklahoma (EEUU). Los investigadores parten de que la teleoperación —el proceso por el que los humanos controlan robots a distancia— es agotadora para nuestros cerebros biológicos y no tiene red de seguridad si algo sale mal.
“En entornos de alto riesgo, como el desmantelamiento de una central nuclear o las inspecciones en aguas profundas, todavía no podemos entregarle las llaves por completo a un robot”, afirma Manjunatha. “El mundo es demasiado impredecible”. Su sistema propone mantener al humano controlando el proceso, pero con la ventaja de que el robot ahora puede anticiparse a sus intuiciones.
Los investigadores han basado su tecnología en una señal cerebral llamada Potencial Relacionado con el Error, o ErrP en sus siglas en inglés. “Los ErrP son patrones eléctricos específicos generados por tu cerebro, concretamente por la corteza cingulada anterior, en el momento en que reconoces un error”, explica Manjunatha. “La parte fascinante es que tu cerebro reacciona a un error más rápido de lo que puedes mover físicamente la mano para corregirlo”.
El operador lleva puesto un gorro de electroencefalograma (EEG) que captura esa señal de alarma cerebral en tiempo real. El problema histórico de estos sistemas es que cada cerebro es tan único como una huella dactilar, lo que obligaba a horas de calibración antes de poder usarlos. Para resolverlo, el equipo ha entrenado un modelo de inteligencia artificial que ya conoce los patrones generales del cerebro humano y, cuando un nuevo operador se pone el gorro, se ajusta a sus ondas cerebrales específicas en cuestión de segundos. “Es como cuando un teléfono nuevo aprende a reconocer tu cara específica”, dice Manjunatha.
Una vez que el sistema recibe la señal de alarma, no apaga inmediatamente al, ya que en un entorno peligroso, eso podría ser peor que el propio error. El sistema incorpora un conjunto de reglas matemáticas estrictas, conocidas como Lógica Temporal de Señales (STL en su acrónimo en inglés), que deciden cómo debe reaccionar el robot en esos milisegundos: frenar de forma controlada, detenerse del todo o devolver el mando al operador humano.
“Las señales cerebrales nos dicen cuándo algo va mal, pero la Lógica Temporal de Señales proporciona el reglamento”, resume Manjunatha. Toda la computación del sistema ocurre sobre las plataformas NVIDIA Isaac Lab e Isaac ROS, usando GPUs NVIDIA RTX PRO 6000, con una latencia tan baja que el sistema actúa antes de que el operador haya podido siquiera pulsar un botón de emergencia.
Los investigadores aseguran que las aplicaciones prácticas de esta investigación van mucho más allá de los robots industriales o la exploración en entornos peligrosos. Manjunatha apunta directamente a la medicina y la rehabilitación. Habla de prótesis y exoesqueletos que ajusten su movimiento en función de las señales de incomodidad o intención del usuario.
“Imagina una prótesis que detecta cuándo el usuario siente que se está moviendo incorrectamente y se ajusta sola”, propone el investigador. “Se trata de que la tecnología se sienta como una extensión del cuerpo humano”.
Todo el código, los modelos y los datos generados por el proyecto se publicarán en abierto. “Si alguien puede tomar nuestra cadena cerebro-robot y aplicarla para ayudar a personas con problemas de movilidad, el impacto de este sistema se multiplica mucho más allá de nuestro laboratorio”, dice Manjunatha.
Los robots con cerebro de inteligencia artificial son capaces de hazañas tan sorprendentes como aprender a jugar al tenis en solo cinco horas mejor que la mayoría de los humanos. Sin embargo, como sabe cualquiera que haya trasteado mínimamente con una IA, todavía comete errores, y esos errores en entornos más peligrosos que una pista de tenis pueden resultar letales. Hasta ahora, un robot solo sabía que había metido la pata cuando ya había chocado, roto algo o puesto en peligro a alguien. Pero un nuevo sistema cambia esa lógica por completo y permite a la máquina leer el cerebro del operador humano que lo supervisa y parar antes de que ocurra una desgracia.
