Quienes se dedican a la investigación sobre las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) buscan desde hace años formas de simular el comportamiento humano en sistemas robóticos.
Uno de los obstáculos principales con los que se topan reside en controlar la interacción entre el movimiento y la visión, pues no resulta aún sencillo lograr una percepción espacial precisa y una coordinación visomotora fluida.
El proyecto financiado con fondos europeos EYESHOTS («Heterogeneous 3-D perception across visual fragments») se propuso dar con soluciones al respecto. Sus responsables lograron, mediante la aplicación de mecanismos de simulación del aprendizaje humano, construir un prototipo de robot capaz de cobrar consciencia de sus alrededores y utilizar su memoria para alcanzar objetos con suavidad.
Las implicaciones de esta hazaña no se limitan a las posibles mejoras en la mecánica robótica, sino que también contribuirán a diseñar técnicas de rehabilitación y diagnóstico mejores para enfermedades degenerativas como la de Parkinson.
El proyecto comenzó con una investigación de la biología humana y animal. Un equipo interdisciplinario en el que participaron expertos en robótica, neurociencia, ingeniería y psicología construyó modelos informáticos basados en la coordinación neuronal de monos, la cual presenta un funcionamiento muy similar a la humana.
La clave residió en descubrir que los ojos se mueven tan rápido que las imágenes que remiten son de hecho borrosas y que es el encéfalo el que compone una imagen coherente del entorno a partir de estos fragmentos de baja nitidez.
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