Investigadores de la Universidad de Colorado Boulder diseñaron nuevos algoritmos inspirados en la teoría de juegos para que los robots anticipen las acciones impredecibles de los humanos y minimicen riesgos sin perder eficiencia.
La colaboración entre humanos y robots en entornos industriales es poderosa, pero inherentemente riesgosa. Los robots destacan por su velocidad y resistencia, mientras que los humanos aportan flexibilidad y destreza. El profesor Morteza Lahijanian, de la Universidad de Colorado Boulder, busca solventar el riesgo que surge cuando las personas actúan de forma impredecible.
Seguridad con «estrategia admisible»
Lahijanian y su equipo diseñaron algoritmos que permiten a los robots tomar decisiones más seguras en situaciones inciertas. Para ello, aplicaron la teoría de juegos, una herramienta matemática utilizada para analizar cómo distintos actores toman decisiones que afectan un resultado común.
- El Robot como Jugador: En este contexto, el robot es un jugador que busca completar su tarea. Sin embargo, su objetivo principal es cumplir su labor minimizando riesgos y evitando causar daño a los humanos.
- Modelo Mental: El robot utiliza modelos mentales para predecir las acciones de las personas. La clave no es predecir con exactitud, sino anticipar movimientos humanos y actuar con la precaución necesaria.
- Estrategia Admisible: Si un trabajador comete un error, el robot debe intentar corregir sin exponerlo. Si no es posible, trasladará su trabajo a un área más segura.
El objetivo final es que el robot se adapte al humano, sin importar si el trabajador es experto o principiante. Si esta colaboración segura se logra, los robots podrán potenciar la vida humana. Ellos cubrirán trabajos con escasez de personal (como el cuidado de mayores) o tareas físicamente agotadoras, combinando el juicio humano con la fuerza y precisión robótica.
La información y los datos provienen de ROBOTITUS, con base en el estudio presentado en 2025 por el profesor Morteza Lahijanian de la Universidad de Colorado Boulder.
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