La interacción entre robots y operadores humanos en la industria es complicada. De hecho, la imagen típica de una factoría en la que operan robots y humanos es bien conocida: ambos trabajadores realizan sus tareas por separado, como en el caso de las granjas automatizadas.

En otras palabras, robots y humanos no realizan aún tareas en colaboración estrecha debido a esas dificultades que sugerimos, que no son otras que la imposibilidad del robot para predecir el comportamiento de su compañero humano y, por tanto, ser capaz de colaborar de manera eficiente y efectiva.

Estas dificultades pasarán a pertenecer al pasado si el descubrimiento de un grupo de investigadores de la Universidad de Sussex, el Imperial College London y Nanyang Technological University en Singapur sigue adelante y se aplica en la práctica. Estos investigadores han aplicado la teoría de juegos para permitir la asistencia robótica a los trabajadores humanos de manera versátil y segura.

Para lograrlo utilizaron el control adaptativo y el equilibrio de Nash —por John Nash, matemático y premio Nobel— de la teoría de juegos. Este equilibrio de Nash es un concepto de solución para juegos con dos o más jugadores en el que se asume que cada jugador conoce y adopta su mejor estrategia, y que todos los jugadores conocen las estrategias de los demás.

En esos casos, un jugador no gana nada modificando su estrategia si los demás mantienen la suya propia y, por lo tanto, cada uno de los participantes hace su mejor movimiento teniendo en cuenta a los demás.

Esa es la base de este avance en robótica, y hace posible programar robots que pueden comprender el comportamiento de su compañero humano para anticipar mejor sus movimientos y responder a ellos. Las aplicaciones de este hallazgo pueden extenderse a diferentes áreas de actividad como entrenamiento deportivo, rehabilitación física o conducción compartida.

La Teoría de los Juegos de Nash, clave en la convivencia entre #robots y seres humanos Clic para tuitear

La dificultad principal es que el robot no puede conocer las intenciones del personal humano. Esa información es la base del equilibrio de Nash, así que los investigadores tuvieron que idear la manera de superar ese problema.

Para ello desarrollaron un método para permitir al robot la identificación del compañero humano mientras interactuaba de forma segura y eficiente con su movimiento. Sin entrar en demasiado detalle, el sistema permite al robot aprender continuamente el control del usuario humano y adaptarse a él, instantáneamente, su propio control. Es una especie de aprendizaje guiado a partir de los estímulos que suponen los movimientos de la persona.

Se trata de un gran paso adelante para lograr una mejor compenetración entre robots y humanos, permitiendo un mayor desarrollo y un mejor desempeño en las actividades en las que coexisten ambos.

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