La idea es que, de forma sencilla, criaturas robóticas ofrezcan a personas paralizadas la libertad suficiente como para explorar su ambiente, manipular objetos o buscar cosas.
El equipo de Rao comenzó programando un robot humanoide de comportamientos simples. Los usuarios podían seleccionar funciones mediante un electroencefalograma que recogía determinada actividad cerebral.
El cerebro genera una señal involuntaria -lo que se conoce como P3- cada vez que reconoce un objeto. Esta señal procede de millones de neuronas que trabajan juntas de una manera sincronizada.
Esta conexión ha sido utilizada por muchos investigadores en todo el mundo para crear aplicaciones basadas en la interface cerebro-computadora que permiten al usuario escribir una palabra, identificar imágenes o seleccionar botones en un entorno virtual.
La meta inicial del equipo de científicos de Rao era que el usuario enviara una orden al robot, que, tras procesarla, realizaría un movimiento. Pero es necesario que el robot estuviese programado con un conjunto predefinido de comportamientos básicos, un enfoque que Rao consideró que era muy limitante.
El equipo pensó, entonces, en darle al robot la capacidad de aprender, una novedad que permitiría un mayor rango de movimientos y respuestas.
«¿Qué pasa si el usuario quiere que el robot haga algo nuevo?», se preguntó Rao. La respuesta, añadió, es aprovechar el sistema jerárquico del cerebro que habitualmente se utiliza para controlar el cuerpo.
«Un comportamiento que inicialmente es enseñado por el usuario se transfiere a una plataforma de más alto nivel. Cuando se lo invoca más tarde, los detalles del comportamiento son manejados por el robot», explica Rao.
El último prototipo es «Mitra», un humanoide de 60 centímetros que puede caminar, buscar, recoger y manejar objetos familiares.
El equipo científico está construyendo un interface para entrenar a «Mitra». Quieren que camine en diferentes direcciones y hacia diversos sitios dentro de una habitación concreta. Una vez que una persona se coloca el electroencefalograma puede elegir entre enseñar al robot una nueva habilidad o ejecutar una orden que ya conoce a través de un menú.
Si el robot aprende el nuevo comportamiento, el usuario puede pedir al sistema que almacene la nueva orden, más compleja, que aparecerá en la lista de opciones disponibles la próxima vez.
«El sistema resultante es a la vez de adaptación y jerárquico. De adaptación, ya que la máquina aprende del usuario, y jerárquico porque los nuevos comandos se pueden componer como secuencias de comandos que ha aprendido antes», dice Rao. El principal desafío en este momento es conseguir que el sistema sea exacto. «El electroencefalograma se puede utilizar para enseñar habilidades sencillas a un robot como dirigirse a una nueva ubicación, pero no esperamos ser capaces de enseñarle a los robots habilidades complejas que implican manipulación fina, como abrir un frasco de medicina o atarse los cordones»
