EVA: el robot que imita expresiones humanas

Bautizado con el nombre de EVA, este nuevo robot tiene la capacidad de imitar las expresiones faciales de las personas que se encuentren cerca como reír o fruncir el ceño.

Redacción Perspectiva

El Eva combina un sistema de percepción visual, un sistema de aprendizaje profundo y una ingeniosa armazón para reproducir los gestos que realizan las personas.

EVA fue creado por los investigadores del Laboratorio de Máquinas Creativas, ubicado en Columbia Engineering, quienes han trabajado durante cinco años para desarrollar un nuevo robot autónomo con sorprendentes características.

La investigación fue presentada en la conferencia ICRA que se celebrará mañana, 30 de mayo de 2021, y los planos de los robots, de código abierto, ya se encuentran disponibles en ‘Hardware-X’ desde hace un mes.

Zanwar Faraj, líder del equipo de desarrollo, apunta que el más grande desafío del proyecto fue crear un sistema que fuera lo suficientemente compacto para entrar dentro del equivalente a una cabeza humana y al mismo tiempo lo suficientemente funcional para producir una gran variedad de expresiones.

“Esto nos hizo preguntarnos por qué no hacer un robot que tenga un rostro humano super expresivo y receptivo” dijo Faraj.

El equipo de desarrolladores apunta que las expresiones faciales son un elemento clave de las interacciones humanas

EVA utiliza la tecnología de aprendizaje profundo para aprender las expresiones y los movimientos faciales que necesita para reproducirlas. Para comprobar si ha realizado su tarea con éxito el robot ve videos de sí mismo.

Características de EVA

El robot desarrollado tiene tres elementos fundamentales: Una piel suave, un sistema de percepción visual y un sistema de aprendizaje sin referencias humanas. El detalle de la última característica es importante porque la idea es que el robot aprenda solo de la observación, sin ayudas extras.

En una primera instancia el robot observa al ser humano e identifica puntos claves en su rostro, trazando un esquema del gesto que tiene en frente.

Luego aplica esos puntos clave a una imagen de sí mismo. Esto le permite crear una imagen sintética con la expresión.

Finalmente, utilizando esta imagen, el robot crea una serie de comandos de movimiento que realizan el gesto.