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.
Según el portal de Cordis, 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 consiguieron, 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.

El equipo empleó esta información sobre los procesos neuronales en construir un modelo informático singular en el que se combinan imágenes con los movimientos de ambos ojos y las extremidades, de forma similar a como se procesa esta información en la corteza cerebral del encéfalo humano.

Su labor partió de la hipótesis de que solo se toma conciencia completa del entorno visual circundante mediante una exploración activa. Al fin y al cabo, de este modo es como los humanos conocen su entorno físico: mirando, alcanzando y agarrando objetos.

La experiencia del espacio tridimensional circundante en el día a día se adquiere mediante movimientos de los ojos, la cabeza y los brazos, acciones que permiten observar, alcanzar y agarrar objetos, y por tanto el sistema motor de un robot humanoide debería formar parte integral de su maquinaria de percepción.

Siguiendo esta premisa fue posible construir un robot humanoide capaz de mover sus ojos y centrar su mirada en un punto e incluso aprender por experiencia y utilizar su memoria para agarrar objetos sin necesidad de verlos primero. El sistema robótico diseñado consta de un torso con brazos articulados y una cabeza robótica con ojos móviles.

Gracias a la aplicación de los conceptos neurocientíficos mencionados, el proyecto Eyeshots, finalizado en 2011, descubrió un modo de dotar a los robots de un sentido de la vista similar a la visión humana. Este logro supone un hito importante de cara a la creación de un robot humanoide que interactúe con su entorno y realice tareas sin supervisión.

El proyecto, coordinado por la Università degli Studi de Génova (Italia), contó con una financiación por valor de 2,4 millones de euros aportados por la Unión Europea a través del tema «Tecnologías de la información y la comunicación» (TIC) del Séptimo Programa Marco denominado 7PM.