Ciudad de México, 31 de julio (SinEmbargo).- Los sistemas de reconocimiento implementados en la tecnología actual son de las innovaciones más polémicas de los últimos tiempos. Con ellos sale a flote el tema de la seguridad, la vigilancia y, sobre todo, el derecho a la privacidad. Pero, ¿existen otras aplicaciones para este tipo de tecnología? Un grupo de científico dice que sí y en el lugar más insospechado: nuestra cocina.
Investigadores del laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) crearon un sistema de reconocimiento de objetos mediante el cual se pueden identificar con precisión los objetos utilizando una cámara RGB normal. Este sistema podría ayudar a los robots futuros a interactuar con los objetos de manera más eficiente, al mismo tiempo que navegan en nuestro complejo mundo.
No obstante, las primeras imágenes de este sistema resultan familiares, sobre todo para aquellos familiarizados con la saga de películas de Terminator. De hecho, es parecida a la visión del modelo T-800, encarnado por Arnold Schwarzenegger, sólo que sin el “amenazante filtro color rojo sangre”, publicó Popular Science.
Aunque, lo que más sorprende no es precisamente el parecido entre el nuevo sistema de reconocimiento y la visión del personaje interpretado por el ex gobernador de California, sino por la curiosa aplicación para la que inicialmente está planeado esta reciente innovación del MIT.
“Idealmente queremos robots que limpien nuestros platos en algún momento en el futuro. Queremos que los sistemas de reconocimiento que, de hecho, vean los objetos que el robot debe cuidar y manipular”, dice Sudeep Pillai, autor principal del estudio que se presentó en la conferencia de Ciencia Robótica y Sistemas en Roma, Italia.
Así, mientras algunos personajes como Stephen Hawking y Elon Musk lanzan misivas de alerta, para advertir que el futuro de la humanidad corre riesgo gracias a un importante despliegue de inteligencia artificial en los campos de batalla, hay científicos que buscan que estas innovaciones tengan un destino un tanto más casero que el frente de guerra que muchos alarmistas visualizan.
El sistema se basa en sistemas de reconocimiento clásicos, así como otro sistema llamado “localización y mapeo simultáneo” (SLAM, por sus siglas en inglés), que permite que dispositivos como los vehículos autónomos o robots tengan una conciencia espacial tridimensional.
De esta manera, el nuevo sistema denominado “SLAM consciente” traza su entorno mientras recopila información acerca de los objetos desde múltiples puntos de vista. Con cada nuevo ángulo, el programa es capaz de predecir lo que los objetos son al descomponerlos en sus componentes más básicos. Después de esto, compara dicha descripción compilada con una base de datos de descripciones existentes de los objetos. De esta manera, si el sistema ve una silla, por ejemplo, puede descomponerla en un asiento, cuatro piernas y el respaldo.
Dado que el sistema SLAM consciente crea un mapa tridimensional de lo que está viendo, puede también reconocer mejor un nuevo objeto. Esto se debe a que cada nuevo punto de vista se suma a la información descriptiva sobre cada objeto. Así mismo, este sistema disminuye la ambigüedad y aumenta la probabilidad de clasificar correctamente los objetos y distinguir uno de otro.
El nuevo sistema difiere de otros empleados para el reconocimiento de imágenes, los cuales crean mapas tridimensionales y sólo pueden detectar objetos una imagen a la vez y tienen mayor dificultad para identificar conjuntos.
“No queremos competir contra sistemas de reconocimiento, queremos ser capaces de integrarlos de una manera agradable”, dice Pillai.
En el futuro, Pillai y su equipo quieren aprovechar su sistema para resolver también un desafío clásico de robótica llamado “bucle de cierre”. Esto es cuando los robots no son capaces de reconocer los lugares en los que han estado previamente, lo cual es importante para la navegación y su interacción con el mundo. Por tal motivo, el sistema SLAM consciente puede empezar a resolver este problema, al permitir que los robots reconozcan objetos específicos en diferentes lugares y darles a ellos mayor importancia que la propia ubicación.
