Según la investigación desarrollada por la Universidad Nacional de Singapur (NUS), “la espuma inervada artificialmente, es suave y se siente como una esponja, imita el sentido del tacto humano, puede detectar objetos cercanos sin tocarlos y se repara solo cuando se daña”
Hoy la ciencia aparece con una nueva esperanza de ayuda, esta vez para las personas con movilidad limitada o reducida. La nueva tecnología ha sido desarrollada por un equipo liderado por el estudiante de doctorado Shen Li y se basa en un robot con forma de brazo que podría ayudar a vestir a las personas que así lo necesiten.
La ciencia detrás de este proyecto tiene como fundamento el desarrollo de algoritmos que permiten a los robots aprender a tener la delicadeza necesaria para atender de forma correcta a sus humanos, y así evitar a toda costa que estos puedan herir a las personas.
“Desarrollar algoritmos para prevenir daños físicos sin afectar innecesariamente la eficiencia de la tarea es un desafío crítico (…) Al permitir que los robots tengan un impacto no dañino con los humanos, nuestro método puede encontrar trayectorias robóticas eficientes para vestir al humano con una garantía de seguridad”, explicó Li.
Mientras que para una persona es fácil poder vestir a otra por cuestiones de programación natural, para un robot le es mucho más complicado tener la delicadeza propia de una tarea como esta. Los robots deben aprender poco a poco la forma en la que se debe sostener una prenda, así como la manera de doblar los brazos de la persona y hasta el movimiento con el cual pasar, por ejemplo, la manga de una chaqueta detrás de la espalda. Son movimientos que cualquier persona podría imitar desde niño, pero que se le deben configurar de la forma más cuidadosa a un robot.
“Esta investigación podría potencialmente aplicarse a una amplia variedad de escenarios de robótica asistida, hacia el objetivo final de permitir que los robots brinden asistencia física más segura a las personas con discapacidades”, afirmó Erickson de la Universidad Carnegie Mellon.
