¿Te mueves como un robot? ¿No tienes pareja con quien bailar, porque eres un patoso sin ritmo? Pues no te preocupes, puede ser que pronto tus gráciles movimientos, tu sentido del ritmo y el acompasamiento, sean la envidia de todos aquellos que se burlaban de ti por no saber bailar, gracias a un instructor robótico diseñado para enseñar a los seres humanos a bailar y a tener sentido del ritmo. El bailarín robot se llama Waltzing y quiere quitarnos todos los complejos en el baile.
Los diseñadores del robot ya habían creado compañeros de baile mecánicos que siguen el liderazgo humano, pero la nueva máquina guía suavemente a los novicios a través de rutinas, adaptándose a tu nivel de habilidad.
Esto es más complicado, dice Diego Felipe Páez Granados de la Universidad Tohoku en Sendai, Japón, quien dirigió la investigación, porque el robot debe mantener a los estudiantes en curso sin ser demasiado exigente y sin estrujar a su pareja.
El robot de 1,8 metros de altura tiene ruedas, pero su cuerpo superior se mueve como el de un bailarín humano. Un sensor de fuerza y dos telémetros láser rastrean los movimientos de sus estudiantes, y los comparan con los datos capturado de los movimientos registrados de bailarines profesionales para juzgar su desempeño.
A medida que avanzan, el robot reduce gradualmente la fuerza utilizada para conducirlos, de modo que se vuelven menos dependientes de su guía. Su cara muestra retroalimentación en tiempo real para ayudar a identificar errores, así como mostrarles su progreso general para proporcionar ánimo. Empatiza para no desmoralizar a su pareja de baile.
En pruebas con voluntarios que nunca habían bailado antes un vals, cinco de seis mejoraron, según los resultados que se presentarán en la International Conference on Robotics and Automation a finales de este mes. Con otro grupo, el robot no estaba programado para adaptarse al progreso de los estudiantes y cuatro de cada seis no mostraron mejoras.
Aplicaciones más amplias
Permitir a los robots enseñar a los seres humanos a través de la interacción física podría tener aplicaciones más allá del baile, dice Páez Granados, desde la rehabilitación física hasta el entrenamiento deportivo.
«Hay habilidades especiales y deportes donde los entrenadores no siempre están tan abiertos a todos», dice. «Si tu dispones de este sistema que es lo suficientemente bueno para enseñarte, del mismo modo como lo haría un profesional, entonces el robot podría tener un enorme mercado.»
Etienne Burdet, que trabaja en la interacción hombre-máquina en el Imperial College de Londres, dice que el enfoque subyacente ya ha sido adoptado en robots utilizados en la rehabilitación médica, pero extendiéndolo a interacciones complejas de cuerpo completo como el baile es una contribución importante.
Entender más interacción física de forma libre entre humanos y máquinas podría ser importante para muchas aplicaciones, incluyendo la entrega de controles entre conductores humanos y cohes autónomos, ha agregado.
La interacción hombre-robot (HRI) en el contexto de la enseñanza ha sido estudiada en los últimos años para la posibilidad de dedicar el mismo nivel de atención a cada alumno durante el proceso de aprendizaje. La compañía de robots ha demostrado beneficiar a los estudiantes en múltiples aspectos, por ejemplo, aumentar el interés de los estudiantes y los niveles de atención en las aulas y mejorar las tasas de aprendizaje en las clases, por ejemplo, de lenguaje.
Estos enfoques combinan el seguimiento continuo del estado de progreso del alumno dentro de la tarea establecida, enseñando con nuevos métodos de retroalimentación que motivan a los estudiantes e incentivando el aprendizaje adicional. En estos enfoques, el uso de un robot ofrece beneficios tales como seguimiento en tiempo real del proceso de aprendizaje y la evaluación continua y la retroalimentación, que son aspectos importantes para el aprendizaje significativo.
Para los un poquito más avanzados
El estudio, que podéis consultar en IEEE Robotics and Automation Letters, presenta un escenario físico de interacción humano-robot en el que un robot guía y desempeña el papel de un maestro dentro de un marco de entrenamiento de baile definido. Se propone una retroalimentación cognitiva y física combinada del desempeño para ayudar al proceso de aprendizaje de habilidades. La cooperación de contacto directo ha sido diseñada a través de un controlador adaptativo basado en impedancia que se ajusta de acuerdo al desempeño del socio en la tarea. Al medir el rendimiento, se ha diseñado un sistema de puntuación utilizando el concepto de enseñanza progresiva (PT).
El sistema ajusta la dificultad según el número de prácticas del usuario y el historial de rendimiento. Utilizando el método propuesto y un regulador constante de línea de base, los experimentos comparativos han demostrado que el PT presenta un mejor desempeño en la etapa inicial del aprendizaje de habilidades. Un análisis de la percepción de los sujetos sobre la comodidad, la paz de la mente, y el rendimiento del robot ha demostrado una diferencia significativa en el p <; 0,01, favoreciendo el algoritmo PT.
