Científicos de la Universidad de Cambridge, han desarrollado la primera mano robótica que toca perfectamente el piano, puede reproducir piezas musicales con el mismo talento que un profesional, simplemente moviendo su muñeca. Aunque no puede superar a Beethoven, este androide demuestra los avances de la inteligencia artificial.
Con la gran variedad de terminales nerviosas, ligamentos y huesos que tiene la mano humana, puede resultar extremadamente desafiante lograr una réplica, sin embargo, los investigadores se las ingeniaron para crearla con materiales suaves y rígidos a través de una impresora 3D. El diseño de la primera mano robótica resulta sorprendente, aunque nopuede mover cada uno de los dedos de forma individual o en conjunto.
Los resultados, publicados en la revista Science Robotics, podrían ayudar al diseño de robots, que sean capaces de realizar movimientos más naturales con un uso mínimo de energía y ni qué decir de la contribución que esto podría significar para los implantes humanos. Los investigadores, aseguraron que el resultado de su trabajo se puede ampliar hasta lograr que la primera mano robótica logre ejecutar tareas de manipulación más complejas, como “desarrollar robots que puedan realizar procedimientos médicos o manejar objetos frágiles”.
“La motivación básica de este proyecto es comprender la inteligencia incorporada, es decir, la inteligencia en nuestro cuerpo mecánico. Nuestros cuerpos están hechos por diseños mecánicos inteligentes, como huesos, ligamentos y pieles que nos ayudan a comportarnos de manera inteligente incluso sin un control activo por cerebro.” Señaló Josie Hughes, la primera autora del artículo.
El movimiento complejo en animales y máquinas resulta de la interacción entre el cerebro (o controlador), el ambiente y el cuerpo mecánico. Las propiedades mecánicas y el diseño de los sistemas son importantes para el funcionamiento inteligente, y ayudan a los animales y las máquinas a moverse de forma compleja sin gastar cantidades innecesarias de energía. De tal manera que “El diseño mecánico inteligente nos permite alcanzar el máximo rango de movimiento con costos de control mínimos: queríamos ver cuánto movimiento podríamos obtener solo con la mecánica”.
La mano humana es increíblemente compleja, y la recreación de toda su destreza y adaptabilidad en un robot es un gran desafío de investigación aún hoy en día. La mayoría de los robots avanzados, son incapaces de realizar las mismas tareas de motricidad y coordinación que las de los niños pequeños. No obstante, los avances en las técnicas de impresión 3D, permitieron a los investigadores agregar ciertos mecanismos para que fuera posible.
“Al utilizar la tecnología de impresión 3D de vanguardia para imprimir manos suaves como las de un humano, Ahora podemos explorar la importancia de los diseños físicos, aislados del control activo, lo que es imposible de hacer con los pianistas humanos, ya que el cerebro no puede ser “apagado” como nuestro robot. Tocar el piano es una prueba ideal para estos sistemas pasivos, ya que es un desafío complejo y lleno de matices que requiere un rango significativo de comportamientos para lograr diferentes estilos de interpretación”, dijo Hughes.
Tanto la investigación, como la primera mano robótica, fue financiado por el Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas, a quienes los investigadores explicaron que al androide se le “enseñó” a tocar el piano considerando las propiedades del material impreso y las funciones de la muñeca humana. Al accionar la muñeca, es posible elegir cómo la mano interactúa con el piano, lo que permite que la inteligencia artificial incorporada, determine cómo interactúa con el entorno.
Los investigadores, programaron al robot para que tocara una serie de frases musicales cortas con notas recortadas (staccato) o suaves (legato), logradas mediante el movimiento de la muñeca. “Es solo lo básico en este punto, pero incluso con este movimiento único, todavía podemos obtener un comportamiento bastante complejo y matizado”, dijo Hughes.
Según relata la revista, este enfoque también reduce la cantidad de aprendizaje automático requerido para controlar la mano; al desarrollar sistemas mecánicos con inteligencia integrada, hace que el control sea mucho más fácil de aprender para los robots.