Ingenieros de la Universidad de Chile sofistican mecanismos para interactuar con robots

Buscan integrar de modo apto el rol que están ocupando los robots en diferentes ocupaciones.

Sí, los robots son programados y operan en cojín parámetros dados por los humanos, pero la naturalización de los mismos en nuestro entorno todavía sigue siendo un desafío. La comunicación es uno de los principales obstáculos, y como no todos poseen conocimientos en programación, ingenieros chilenos están trabajando en sofisticar los mecanismos de agradecimiento de voz para interactuar con las  nuevas generaciones de robots.

El equipo de investigadores e ingenieros eléctricos del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile, encabezados por el escolar, Nestor Becerra Yoma, trabajan en el avance de habilidades de integración, humano-robots, a través del procesamiento de voz y estilo hablado para poder interactuar de forma fluida y efectiva.

Los miembros trabajan en el Laboratorio de Procesamiento y Transmisión de Voz y el eje es alcanzar una mejor integración social humano-robot en ambientes colaborativos, como una iniciativa para confrontar el nuevo ideal de la robótica, centrada en automatizar procesos y reemplazarnos en trabajo monótonos.

Becerra se refirió a esta investigación como una aparejo necesaria para poder gestar lazos de comunicación entre nosotros y las máquinas que están en nuestro entorno.

La integración colaborativa humano-robot será extremadamente importante en las próximas décadas, pero surge un problema: ¿cómo nos comunicaremos con estas nuevas especies, actores o grupos?

En este escena, el uso del estilo hablado juega un rol fundamental por al menos dos razones: es el modo más natural en que las personas interactúan; y permite a los operadores humanos absorber el contexto del equipo autómata en un trabajo colaborativo, por lo mismo, estamos usando técnicas de agradecimiento de voz Automatic Speech recognition –ASR- y síntesis de voz, Text To Speech –TTS- para hacer más amistoso y apto la comunicación.

En el Laboratorio de Procesamiento y Transmisión de Voz se realiza un uso intensivo de estas tecnologías que se pueden dividir en tres ramas. La primera, es la que corresponde a métodos que usan reglas admisiblemente definidas para razonar y tomar decisiones. El ejemplo más global pueden ser los programas para competir ajedrez, en este contexto, estos sistemas no tienen capacidad de formación.

La segunda prisma de la IA es la basada en formación estadístico. Estas tecnologías han sido muy efectivas en agradecimiento de voz, de rostro y de imágenes. Se crean estructuras de redes neuronales de varias capas conocidas como Deep neural networks –DNN-, que se entrenan con ejemplos específicos de lo que se quiere analizar o buscar. Tienen gran capacidad de clasificación y de predicción. Sin requisa, no tienen la capacidad de contextualizar y poseen una mínima astucia de razonar.

Por postrero, la tercera rama de IA tiene como eje fundamental el uso de información de contexto o conocimiento previo de modo que un sistema pueda ilustrarse a analizar o clasificar usando una cantidad de ejemplos tal cual como lo hacen los seres humanos.

La búsqueda de métodos que usen el contexto o información previa ciertamente dominará la investigación en los próximos primaveras o décadas en materia de IA. Por lo mismo, el trabajo del laboratorio del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la U. de Chile está enfocado en la investigación y aplicación principalmente de estos dos tipos de tecnologías de Inteligencia Artificial en combinación con el procesamiento de señales para hacer posible la integración social y colaborativa entre humanos y robots.


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