Matemáticas para que los robots nos ayuden a vestirnos

En estos años estamos viendo la ampliación de la robótica del campo industrial –aplicada, por ejemplo, en la fabricación de automóviles– al área asistencial o colaborativa, centrada en las personas. En un futuro próximo, los robots que alimentan, o que nos ayudan a limpiarnos o a vestirnos, serán objetos cotidianos. Su desarrollo abre un abanico de nuevos retos, tanto éticos como matemáticos.

Se asume que la robótica asistencial será usada por personas de diversa formación, en residencias, hospitales, centros de rehabilitación, o incluso en casa, por lo que no puede contar con programadores expertos para su funcionamiento diario, sino que deberá incorporar procedimientos sencillos para transmitir las instrucciones, a través de la teleoperación o el guiado kinestésico. Además, estos robots han de ser muy personalizables, es decir, se han de poder adaptar a las capacidades y preferencias de cada usuario concreto, y mejorar sus prestaciones con la experiencia. Todo esto es posible gracias a sofisticadas herramientas de aprendizaje automático, combinadas con técnicas de representación de estados y movimientos basadas en geometría computacional y topología combinatoria.

Pese a los grandes avances en este campo, hay situaciones que siguen siendo poco manejables para los robots. Por ejemplo, la manipulación de objetos deformables, como textiles. La principal dificultad proviene de la gran cantidad de grados de libertad necesarios para caracterizar el estado de un objeto no rígido y también de las incertidumbres que aparecen en la percepción y la acción del robot.

El objetivo de CLOTHILDE es desarrollar una teoría de la manipulación versátil de ropa, que podrá ser aplicada en diferentes contextos

En este reto se centra CLOTHILDE, un proyecto financiado por el Consejo Europeo de Investigación (ERC) y liderado por Carme Torras, del Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (CSIC-UPC). Su objetivo es desarrollar una teoría de la manipulación versátil de ropa, que podrá ser aplicada en diferentes contextos. En primer lugar, para diseñar y programar robots que ayuden a vestirse a personas con movilidad reducida. También será útil en robots para la logística hospitalaria (por ejemplo, para hacer camas), y para gestionar la devolución de ropa comprada online. En este último caso, de momento la revisión y plegado de las prendas devueltas la hacen humanos, pero hay un gran interés por parte de la industria por automatizar estos procesos.

Los robots aprenderán a través de demostraciones de personal no experto. Estos ejemplos se codificarán en un espacio de estados –lo más reducido posible– mediante procedimientos de topología computacional, como complejos celulares y homología persistente, y después se optimizarán con herramientas de aprendizaje automático. La topología se emplea para representar los espacios de configuraciones tanto del robot como de la ropa, con el fin de obtener una descripción lo más global y sucinta posible de la disposición de la prenda. No interesan detalles como arrugas, sino que se busca identificar puntos característicos de cada disposición, como, por ejemplo, la ubicación de las esquinas de la ropa.

El aprendizaje automático se emplea para reconocer los estados de la ropa por visión, una vez el algoritmo ha sido entrenado con miles de imágenes obtenidas por simulación

Una vez construido el espacio de configuraciones, se estudian sus singularidades, es decir, los puntos en los que se pierde algún grado de control del robot, precisamente en los que pueden aparecer movimientos raros, que hay que contemplar y dirigir. El aprendizaje automático se emplea para reconocer los estados de la ropa por visión, una vez el algoritmo ha sido entrenado con miles de imágenes obtenidas por simulación, y también permitirá optimizar los movimientos del robot para manipular la ropa.

Es importante tener en cuenta que todos estos avances también comportan riesgos. Carme Torras aboga por reflexionar sobre la manera en la que nos va a modelar la tecnología que desarrollamos. Por ejemplo, la creación de vínculos emocionales con robots cuidadores podría distorsionar la empatía humana, o nuestra capacidad de relación; o también puede propiciar el aislamiento del usuario, si cubre sus necesidades informativas y relacionales. Estos temas se consideran en una nueva disciplina llamada roboética, que ya se está empezando a incorporar como asignatura en algunas carreras de ingeniería e informática en EE UU. En particular, la investigadora ha desarrollado unos materiales para impartir dicha asignatura basados en su novela de ciencia ficción La mutación sentimental, traducida al inglés como The Vestigial Heart (MIT Press), que están siendo usados en diversas universidades, también en Europa.

Ágata A. Timón G Longoria es responsable de Comunicación y Divulgación del ICMAT

Café y Teoremas es una sección dedicada a las matemáticas y al entorno en el que se crean, coordinado por el Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT), en la que los investigadores y miembros del centro describen los últimos avances de esta disciplina, comparten puntos de encuentro entre las matemáticas y otras expresiones sociales y culturales y recuerdan a quienes marcaron su desarrollo y supieron transformar café en teoremas. El nombre evoca la definición del matemático húngaro Alfred Rényi: “Un matemático es una máquina que transforma café en teoremas”.

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