Inteligencia artificial para reconocer los gestos de las manos
Científicos de la Universidad Tecnológica de Nanyang, en Singapur (NTU Singapore), han desarrollado un sistema de Inteligencia Artificial (IA) que reconoce los gestos de las manos combinando una electrónica muy delgada con visión por computadora.
El reconocimiento de los gestos de la mano humana por los sistemas de IA ha sido un desarrollo valioso en el último decenio y se ha adoptado en robots quirúrgicos de alta precisión, equipos de vigilancia de la salud y en sistemas de juegos.
Los sistemas de reconocimiento de gestos por inteligencia artificial que inicialmente eran solo visuales han sido mejorados mediante la integración de información proporcionada por sensores ponibles, un método conocido como «fusión de datos«. Los sensores que se pueden llevar puestos recrean la capacidad sensorial de la piel, en el marco de lo que se conoce como sistema «somatosensorial«.
Sin embargo, la precisión del reconocimiento de gestos sigue viéndose obstaculizada por la baja calidad de los datos que llegan de los sensores que se pueden llevar puestos, normalmente debido a su gran tamaño y al poco contacto con el usuario, y a los efectos de los objetos visualmente bloqueados y la mala iluminación. La integración de los datos visuales y sensoriales plantea otros problemas, ya que representan conjuntos de datos que no coinciden y que deben procesarse por separado y luego fusionarse al final, lo que es ineficiente y da lugar a tiempos de respuesta más lentos.
Para afrontar estos retos, el equipo de la NTU creó un sistema de fusión de datos «bioinspirado» que utiliza sensores de tensión estirables similares a los de la piel, fabricados con nanotubos de carbono de pared simple, y un método de inteligencia artificial que se asemeja a la forma en que los sentidos de la piel y la visión se manejan juntos en el cerebro.
Los científicos de la NTU desarrollaron su sistema de inteligencia artificial bioinspirado combinando tres enfoques de redes neuronales en un sistema: utilizaron una «red neuronal convolucional«, que es un método de aprendizaje automático para el procesamiento visual temprano, una red neuronal de múltiples capas para el procesamiento temprano de la información somatosensorial, y una «red neuronal dispersa» para «fusionar» la información visual y somatosensorial.
El resultado es un sistema que puede reconocer los gestos humanos con mayor precisión y eficiencia que los métodos existentes.
El equipo compuesto por científicos de la NTU de Singapur y de la Universidad de Tecnología de Sídney (UTS) publicó sus conclusiones en la revista científica Nature Electronics.
Para capturar datos sensoriales fiables de los gestos de la mano, el equipo de investigación fabricó un sensor de tensión transparente y estirable que se adhiere a la piel pero que no se puede ver en las imágenes de la cámara.
Como prueba de concepto, el equipo probó su sistema de inteligencia artificial bioinspirado usando un robot controlado por medio de gestos de la mano y lo guió a través de un laberinto.
Los resultados mostraron que el reconocimiento de gestos con la mano impulsado por el sistema de inteligencia artificial bioinspirado fue capaz de guiar al robot a través del laberinto con cero errores, en comparación con los seis errores de reconocimiento realizados por un sistema de reconocimiento basado en la visión.
También se mantuvo la alta precisión cuando el nuevo sistema de inteligencia artificial se probó en malas condiciones, incluyendo ruido e iluminación desfavorable. El sistema de inteligencia artificial funcionó eficazmente en la oscuridad, alcanzando una precisión de más del 96,7 por ciento.
Existe un sinfín de aplicaciones para esta tecnología en el mercado. Por ejemplo, desde el control remoto de un robot hasta exoesqueletos para los ancianos. (Fuente: NCYT Amazings)
