Investigadores de la University of California en San Diego han desarrollado un robot hiper-realista, con un gran parecido a Albert Einstein, que es capaz de aprender a sonreir y poner expresiones faciales gracias a un proceso de aprendizaje auto-guiado. Los investigadores han utilizado aprendizaje automático para conseguir estas habilidades sobre el robot.

Según los investigadores de la UC San Diego, ningún grupo de investigación ha utilizado Aprendizaje Automático para enseñar a un robot a poner expresiones faciales realistas, por lo que su comunicación en el congreso IEEE International Conference on Development and Learning es la primera aportación científica al respecto. Las caras de los robots son cada vez más realistas y el número de músculos artificiales que controlan su cara cada vez es mayor. Teniendo en cuenta esta tendencia, los investigadores del Machine Learning Perception Laboratory de la UC San Diego están estudiando la cara y la cabeza de su Einstein robótico para poder encontrar formas de automatizar el proceso de enseñar a los rob ots a poner expresiones realistas.

El Einstein robótico tiene ya 30 músculos faciales, cada uno de ellos movidos por un pequeño motor servo conectado al músculo con una cuerda. Hasta el día de hoy, había que establecer las distintas combinaciones de giros de motor para cada expresión facial. Con el objetivo de automatizar este laborioso proceso, los investigadores han utilizado tanto técnicas de desarrollo psicológico como aprendizaje automático.

Desde el punto de vista psicológico, se especula que los niños aprenden a controlar sus cuerpos a través de movimientos exploratorios sistemáticos, incluyendo el balbuceo para aprender a hablar. Inicialmente, estos movimientos parecen estar ejecutados de forma aleatoria según los niños aprenden a controlar sus cuerpos y llegar a los objetos.

Según Javier Movellan, investigador principal de este proyecto, “hemos aplicado la misma idea al problema de un robot que aprende a poner expresiones faciales realistas”. Aunque los resultados son prometedores, los investigadores han notado que algunas expresiones faciales aún son mejorables, seguramente debido a que su modelo computacional es demasiado simple para describir las correlaciones entre los músculos faciales y la piel. Sin embargo, ya están trabajando en un modelo más avanzado y algoritmos para la explorar el espacio de posibilidades de forma más eficiente.

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