Los robots humanoides están 'conquistando' el mundo, incluso en España se usarán para trabajar en fábricas o tenerlos en casa. Unas máquinas que siguen evolucionando, pudiendo realizar diversas tareas cotidianas y domésticas y hasta de correr una media maratón, boxear o jugar partidos de fútbol.

En un futuro podrán incluso ver a través de las paredes gracias a un invento ideado por un equipo de investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT); quienes han creado una nueva técnica de imagenología.

Una tecnología que permitirá a los robots humanoides que trabajen en almacenes en tareas de control de calidad ver el interior de las cajas cerradas y los objetos que ocultan, como si un asa de una taza está rota antes de enviarse al cliente.

Una tecnología denominada mmNorm que podría revolucionar el control de calidad en los almacenes, además de agilizar el proceso de envío y entrega de paquetes, como indican en un artículo publicado en su web.

No sólo eso, sino que también permitiría a los robots humanoides ver a través de las paredes, lo que podría otorgar a estas máquinas la capacidad de realizar y resolver nuevas tareas en diferentes escenarios.

Ver objetos ocultos

El funcionamiento de esta tecnología es el siguiente. Este nuevo enfoque de los investigadores utiliza una serie de señales de onda milimétricas (mmWave) para crear reconstrucciones 3D precisas de los objetos.

Se trata del mismo tipo de señales que se utilizan en el WiFi y permiten realizar reconstrucciones, incluso si un objeto se encuentra oculto a la vista. Unas ondas que pueden atravesar láminas de plástico, paredes interiores y cartón.

Después de ello, se reflejan los objetos ocultos, lo que permite a un sensor recogerlos. El sistema mmNorm del equipo del MIT hace precisamente eso: introduce los datos de reflexión de las ondas en un algoritmo, que estima la forma de la superficie del objeto.

Los investigadores ya han realizado una serie de pruebas de esta tecnología en un brazo robótico y mmNorm alcanzó una precisión de reconstrucción del 96%. "Detectó y reconstruyó objetos como cubiertos y taladros eléctricos", según señalan en el estudio.

El equipo de investigación se centró en reconstruir objetos con estructuras complejas y formas curvas y apuntan que los sistemas de última generación similares existentes alcanzan actualmente una precisión del 78 %.

Los investigadores del MIT señalan igualmente que su sistema es altamente eficiente y no requiere ancho de banda adicional con respecto a otros tradicionales, por lo que "se podría utilizar para diversas aplicaciones".

Por ejemplo, mencionan tareas que incluyen entornos fabriles y residencias asistidas para ver objetos ocultos en los cajones y poder agarrarlos y manipularlos para realizar una tarea sin causar daños. En el primer escenario esta tecnología podría ser utilizada por brazos robóticos que inspeccionan mercancías en una cinta transportadora.

También en las fábricas, los investigadores señalan que esta tecnología se podría implementar en robots humanoides para que utilizasen este método para desplazarse por ellas y para inspeccionar contenedores específicos.

Es un prototipo

En el estudio los investigadores del MIT explican que analizaron las técnicas de radar tradicionales para trabajar en su propio sistema, mmNorm, y descubrieron que las señales de radar mmWave detectan eficazmente aviones ocultos, pero no son eficaces para detectar objetos más pequeños.

De hecho, notaron que los sistemas existentes ignoran una propiedad denominada 'especularidad', es decir, las señales de onda FM que se reflejan en superficies como un espejo. Lógicamente, la superficie está orientada en dirección opuesta al sistema de radar, por lo que no se lee.

"Basándonos en la especularidad, nuestra idea es intentar estimar no solo la ubicación de un reflejo en el entorno, sino también la dirección de la superficie en ese punto", explica en el estudio Laura Dodds, autora principal de la investigación del MIT.

Como resultado desarrollaron mmNorm para estimar la llamada normal de la superficie, es decir, un algoritmo que estimaría la dirección en la que una superficie reflejaría las señales y que permitiría una reconstrucción más precisa del objeto oculto.

Otras aplicaciones

Durante las pruebas, los investigadores probaron la capacidad de mmNorm para reconstruir más de 60 objetos con formas complejas, como el asa y la curva de una taza. Y esta tecnología generó reconstrucciones con un error aproximadamente un 40 % menor que los métodos más avanzados.

También estimó la posición de un objeto con mayor precisión. Esta tecnología también puede distinguir entre varios objetos, como un tenedor, un cuchillo y una cuchara escondidos en la misma caja; y funcionó bien con objetos fabricados con diversos materiales, como madera, metal, plástico, goma y vidrio.

Aunque no funciona con objetos escondidos detrás de metal o paredes muy gruesas. "Nuestros resultados cualitativos hablan por sí solos. Y la mejora que se observa facilita el desarrollo de aplicaciones que utilizan estas reconstrucciones 3D de alta resolución para nuevas tareas", señalan los investigadores.

Los investigadores apuntan que también se podría usar mmNorm con unas gafas de realidad aumentada para que un trabajador de una fábrica pudiera ver imágenes realistas de objetos ocultos o incorporarla a aplicaciones de seguridad y defensa ya existentes.

Incluso podría usarse para generar reconstrucciones más precisas de objetos ocultos en los escáneres de seguridad de los aeropuertos o durante el reconocimiento militar. El siguiente paso del estudio es poder explorar estas y otras aplicaciones potenciales en futuros trabajos.