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Robots que detectan errores temprano
Los robots suelen reaccionar después de que ocurre un error.Un equipo de la Universidad Estatal de Oklahoma está trabajando en un sistema que permite a los robots responder en el momento en que un humano detecta que algo anda mal.El sistema lee señales cerebrales y cambia las acciones del robot en tiempo real.Si una persona detecta un problema, el robot puede reducir la velocidad, detenerse o devolver el control en milisegundos.Esto cambia la respuesta del robot de una corrección retrasada a una intervención temprana.
Funciona mediante el uso de interfaces cerebro-computadora para detectar potenciales relacionados con errores o ErrP.Estas señales aparecen casi instantáneamente cuando una persona reconoce un error, antes de cualquier acción física.Una gorra de electroencefalograma portátil captura estas señales y las envía a un robot de control compartido.
Este enfoque aborda una brecha clave en la teleoperación.En trabajos de alto riesgo, como el manejo de instalaciones nucleares o la inspección de aguas profundas, los robots no pueden funcionar completamente por sí solos.El control humano ayuda, pero lleva tiempo y los fallos rápidos son difíciles de detener.La mayoría de los robots detectan problemas sólo después del contacto.Para entonces, la respuesta puede ser demasiado tarde.Las señales cerebrales actúan como una alerta temprana.
Las señales provienen de la corteza cingulada anterior del cerebro, que produce ErrP como alerta interna.Dado que el cerebro reacciona más rápido que el movimiento físico, esto proporciona un período de tiempo corto pero crítico para la corrección.
Para que el sistema sea utilizable, el equipo construyó un modelo que aprende patrones cerebrales generales y luego se adapta a cada usuario.Esto reduce el tiempo de configuración, que es un problema común en los sistemas informáticos cerebrales.Dado que las señales varían entre los usuarios, se requiere una rápida adaptación.
La seguridad se gestiona mediante Signal Temporal Logic, que establece límites sobre cómo puede actuar el robot.La señal cerebral señala un problema y la lógica define la respuesta permitida.Esto mantiene el control estable incluso con información directa del cerebro.
El sistema se está probando utilizando NVIDIA Isaac Lab y NVIDIA Isaac ROS en GPU RTX PRO 6000 para simulación y control en tiempo real.
La misma idea puede extenderse más allá del uso industrial.En el ámbito sanitario, podría soportar prótesis y exoesqueletos.Por ejemplo, una prótesis podría detectar cuando un usuario detecta un movimiento incorrecto y corregirlo de inmediato.