Por Canuto  

UT Austin dirigirá un centro de la NSF con USD $30.000.000 para estudiar cómo las personas y los robots pueden aprender y adaptarse mutuamente en hogares, hospitales y residencias de cuidado.
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  • El Centro de Co-adaptación Humano-Robot reunirá a 39 investigadores de seis universidades y socios como Amazon, Nvidia y Google DeepMind.
  • La investigación analizará interacciones de meses y años, desde preferencias personales hasta reglas sociales no dichas y necesidades cambiantes.
  • La red HERO permitirá probar robots en casas, dormitorios, cafeterías, hospitales, museos y residencias, bajo supervisión ética y participación comunitaria.

 

UT Austin dirigirá una nueva investigación de la NSF para estudiar la convivencia prolongada entre humanos y robots. El proyecto recibirá USD $30.000.000 durante cinco años y reunirá a 39 investigadores de seis universidades, además de empresas tecnológicas y organizaciones especializadas en robótica. La meta no consiste únicamente en fabricar máquinas capaces de completar tareas, sino en entender cómo las personas y los robots pueden aprender unos de otros mientras comparten espacios cotidianos.

El Centro de Co-adaptación Humano-Robot analizará escenarios como hogares, hospitales y residencias de vida asistida, donde las necesidades cambian con el tiempo y las instrucciones rara vez describen toda la situación. Según Robotics & Automation News, la Universidad de Texas en Austin encabezará la iniciativa como uno de los tres nuevos Centros de Ciencia y Tecnología anunciados por la Fundación Nacional de Ciencias. El enfoque combina inteligencia artificial, robótica, ciencia cognitiva y ciencias sociales para estudiar una relación que todavía permanece en gran medida fuera de los laboratorios, indican reportes.

Una robótica diseñada para aprender con las personas

La mayoría de los robots actuales se construye para ejecutar tareas concretas en ambientes controlados, donde los investigadores pueden medir si una acción terminó correctamente. Ese modelo resulta útil para validar capacidades específicas, pero ofrece respuestas limitadas cuando una máquina debe convivir durante meses con una persona cuyas rutinas, capacidades físicas y preferencias pueden cambiar. El nuevo centro quiere estudiar precisamente ese período prolongado de ajuste mutuo.

La coadaptación humano-robot describe un proceso en el que ambos participantes modifican su comportamiento a partir de la experiencia compartida. Un robot podría aprender nuevas habilidades, dejar de utilizar procedimientos que ya no son útiles y captar reglas sociales que nadie formuló explícitamente, mientras una persona aprende qué pedir, cómo solicitarlo y cuándo confiar en la máquina. Esa interacción plantea un desafío distinto al de programar un dispositivo para repetir una secuencia fija.

Un ejemplo sencillo muestra la diferencia entre automatización y comprensión contextual: enseñar a un robot a poner la mesa puede ser relativamente fácil, pero lograr que lo haga sin recibir una orden directa requiere más información. Si además identifica que una persona está preparando chili y coloca cucharas de sopa, la máquina estaría conectando la tarea con una intención y una costumbre, en lugar de limitarse a obedecer una instrucción aislada.

Joydeep Biswas, profesor asociado de informática y director del centro, afirmó que el siguiente salto de la robótica no se reduce a conseguir que los robots realicen más tareas. A su juicio, las máquinas también deben comprender las necesidades, preferencias, valores y limitaciones de quienes las rodean, mientras reconocen que las personas modifican su comportamiento cuando incorporan robots a su entorno.

Aplicaciones en rehabilitación y cuidado asistencial

La investigación tendrá una aplicación directa en entornos de rehabilitación, donde una diferencia pequeña en el alcance, la velocidad o la posición de un objeto puede determinar si una persona consigue realizar una acción por sí misma. Un robot asistencial podría aprender a ajustar su movimiento a las limitaciones físicas de un paciente para ayudarlo a beber agua. Con el tiempo, el paciente también podría descubrir qué tipo de ayuda puede solicitar y cómo expresarla con mayor precisión.

Ese intercambio busca fortalecer la independencia, no sustituir automáticamente la participación humana. La máquina aprendería a responder a una situación individual, mientras la persona desarrollaría nuevas formas de utilizarla dentro de su rutina, un proceso que puede resultar especialmente importante en hospitales de rehabilitación y residencias de cuidado de ancianos. El centro estudiará cómo evoluciona esa relación cuando la asistencia no ocurre una sola vez, sino durante meses o años.

La propuesta también obliga a observar factores que no aparecen en una evaluación tradicional de tareas. El robot deberá interpretar preferencias, límites y valores personales sin asumir que una conducta observada en un momento representa para siempre las necesidades de un usuario. Para ello, los investigadores combinarán modelos de inteligencia artificial con herramientas de ciencia cognitiva y ciencias sociales, en lugar de medir únicamente la eficiencia mecánica de cada acción.

Jim Davis, presidente de UT Austin, señaló que la universidad considera que su experiencia previa en robótica e inteligencia artificial, junto con inversiones sostenidas, la coloca en una posición sólida para liderar esta frontera. La institución reunirá a investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts, Yale, Indiana University Bloomington, la Universidad de Utah y la Universidad de Tufts, ampliando el proyecto más allá de una sola disciplina o campus.

Una red de pruebas en el mundo real

El trabajo se apoyará en la red Human Environment with Robots Facilities, conocida como HERO, que incluye espacios de despliegue en UT Austin y en las instituciones asociadas. La red contempla casas, dormitorios, cafeterías, un museo público, un hospital de rehabilitación y residencias de cuidado de ancianos y de vida asistida. Estos lugares permitirán evaluar cómo se comportan los robots fuera de las condiciones controladas de un laboratorio.

La variedad de espacios importa porque cada entorno impone reglas y expectativas distintas. Un robot que funciona correctamente en una habitación de prueba puede enfrentar obstáculos inesperados en una cafetería, interpretar mal una rutina en un dormitorio o necesitar ajustes especiales al interactuar con pacientes. Los investigadores podrán comparar esas experiencias y estudiar qué capacidades se mantienen, cuáles fallan y cómo la máquina puede aprender de cada contexto.

Los miembros de las comunidades participantes tendrán oportunidades para influir en cómo, cuándo y dónde se despliegan los robots. Esta participación pretende orientar el desarrollo hacia las necesidades y los valores de cada comunidad, en lugar de imponer una tecnología definida exclusivamente por investigadores o empresas. Un comité interno de ética supervisará el trabajo y desarrollará procedimientos de consentimiento y exclusión voluntaria.

El Texas Advanced Computing Center de UT Austin proporcionará capacidad para simulaciones, aprendizaje automático, almacenamiento de datos y gemelos digitales de los sitios HERO. Esas réplicas virtuales permitirán probar ideas antes de llevarlas a dormitorios, hogares o residencias de ancianos, reduciendo la necesidad de experimentar directamente con cada cambio en un espacio habitado. La infraestructura también ayudará a analizar interacciones acumuladas durante períodos prolongados.

Empresas, computación acelerada y formación

Entre los socios industriales figuran Amazon, Apptronik, Diligent Robotics, Google DeepMind, Hello Robot, MassRobotics, Nvidia y Robust AI. Su participación busca conectar la investigación académica con plataformas y sistemas disponibles en la industria, aunque la noticia no detalla qué productos concretos aportará cada compañía. La colaboración permitirá que el centro trabaje sobre tecnologías de robots y herramientas de inteligencia artificial utilizadas en el desarrollo actual.

Nvidia contribuirá con plataformas de computación acelerada, simulación y robótica para desarrollar y validar capacidades, ejecutar entrenamientos a gran escala y explorar nuevas formas de implementar inteligencia artificial en sistemas robóticos. El proyecto también examinará modelos fundacionales de la empresa orientados a la colaboración y la adaptación entre humanos y robots. Deepu Talla, vicepresidente de robótica e inteligencia artificial periférica de Nvidia, sostuvo que los robots deben seguir siendo útiles cuando cambian las tareas, los entornos y las necesidades de las personas.

La computación será importante porque la coadaptación exige combinar datos del entorno, historial de interacciones y modelos capaces de actualizar su comportamiento. Sin embargo, una simulación no reemplazará por completo la experiencia de usuarios reales, razón por la que el centro combinará gemelos digitales con despliegues en hogares, hospitales y comunidades. El objetivo será identificar los riesgos y las limitaciones antes de ampliar la presencia de robots en espacios sensibles.

Además de la investigación, la iniciativa contempla currículos abiertos de inteligencia artificial y robótica, oportunidades para estudiantes de pregrado y colaboración con docentes de secundaria. El programa Robotics Co-Adaptive for All Learners, denominado CORAL, buscará llevar la enseñanza de la robótica coadaptativa a escuelas y comunidades con recursos muy diferentes. Biswas afirmó que el éxito también se medirá por la posibilidad de crear materiales fáciles de enseñar, reproducir y adaptar.

Peter Stone, jefe de la Escuela de Computación de UT Austin, sostuvo que mejorar significativamente la vida de las personas requiere combinar experiencia técnica con una comprensión genuina de la sociedad. La universidad presenta el centro como una extensión de su objetivo de conectar disciplinas para abordar problemas que ningún campo puede resolver por separado. En ese marco, la coadaptación humano-robot aparece como un campo de investigación, una infraestructura de pruebas y un programa educativo al mismo tiempo.

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