Robots que ordenan con más eficacia espacios de uso humano gracias a "imaginar" la presencia de gente

Un equipo de investigadores en el Laboratorio de Robótica Personal de Ashutosh Saxena, profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Cornell (en Ithaca, Nueva York), que ya había enseñado a robots a identificar objetos comunes, a recogerlos y a colocarlos de forma estable en lugares adecuados, ahora ha añadido el elemento humano al enseñar a los robots a "imaginar" dónde y cómo dentro de una habitación las personas podrían sentarse, trabajar o simplemente pasar, y a colocar los objetos teniendo en cuenta la relación normal de estos objetos con las personas imaginarias que el robot proyecta en su campo de visión.

Los trabajos previos sobre la colocación de objetos por robots se basaron en modelar las relaciones entre estos objetos. El teclado va delante del monitor, y el ratón va al lado del teclado. Pero eso no es efectivo si el robot coloca el monitor, el teclado y el ratón en la parte posterior de la mesa, de cara a la pared.

Relacionar los objetos con personas no sólo evita errores como el de colocar de cara a la pared el monitor, sino que también hace que el cálculo sea más fácil, ya que cada objeto se describe en términos de su relación con un conjunto pequeño de posturas humanas, en vez de con la larga lista de otros objetos en el escenario. Un ordenador determina estas relaciones observando imágenes tridimensionales de habitaciones que contienen objetos, en las cuales "imagina" figuras humanas, ubicándolas en relaciones prácticas con los objetos y muebles. No es necesario ubicar una persona sentada allí donde no hay una silla. El ordenador del robot calcula la distancia hasta los objetos desde varias partes de las figuras humanas imaginadas, y determina la orientación de los objetos.

Con el tiempo, el ordenador aprende las cosas comunes: Muchas personas imaginarias están sentadas en el sofá de cara al televisor, y el televisor siempre está frente a ellas. El control remoto generalmente está al alcance de una persona, y rara vez cerca de los pies de una persona que esté de pie en vez de sentada. Para un robot es más importante averiguar cómo va a ser usado un objeto por los humanos que saber qué es el objeto.


Los investigadores comprobaron su método usando imágenes de salas de estar, cocinas y oficinas obtenidas de la Galería 3D de Google (Google 3D Warehouse), y luego usando imágenes de apartamentos y oficinas locales. Posteriormente, programaron un robot para que realizara las colocaciones previstas de objetos en entornos de esas clases. Luego, algunos voluntarios que no estaban vinculados al proyecto evaluaron cuán bien estaba colocado cada objeto en una escala del 1 al 5.

Comparando varios algoritmos, los investigadores encontraron que las colocaciones basadas en el contexto humano fueron más precisas que las basadas exclusivamente en las relaciones entre los objetos; pero los mejores resultados se obtuvieron al combinar el contexto humano con las relaciones entre los objetos, obteniéndose en ese caso una evaluación media de 4,3.