Emocions per a robots: la IA que s’investiga a Manresa

Identificar les emocions humanes amb intel·ligència artificial (IA) i un processador petit que pugui incorporar-se a un robot. Aquest és el repte que aborden els professors de la UPC Manresa Ravi Raj i Ilker Demirkol en un estudi publicat a Scientific Reports, en el qual han buscat la manera de dissenyar una xarxa neuronal artificial perquè sigui més eficient i no requereixi grans processadors.

I és que, que una IA detecti les emocions no és nou, tenint en compte que existeixen moltes xarxes neuronals artificials capaces d’identificar si una cara mostra tristesa, alegria o preocupació amb base a la informació transmesa, normalment imatges. Però, el treball liderat pels professors de Manresa busca poder fer-ho amb menys recursos -computacionals- i amb uns resultats similars. I per què cal millorar aquesta eficiència, si els grans computadors ja poden fer el mateix? Per poder-ho aplicar en robòtica amb interacció amb els humans.

Linus Manubens-Gil, professor del màster MERIT (Machine Learning and Cybersecurity for Internet-Connected Systems) de la UPC Manresa, assenyala que aquesta mena de robots humanoides, que sobretot poden estar en marxa en entorns sanitaris i comencen a fer-se un lloc com a suport assistencial, completen la interacció amb càmeres i algoritmes, però que tenen un límit: la seva capacitat de càlcul és molt inferior a la d’un gran servidor. «Quan entrem en el terreny de les xarxes neuronals artificials, normalment treballem amb equips molt potents, múltiples vegades més capaços que qualsevol ordinador domèstic. En un robot això no és possible», explica Manubens-Gil. L’estudi és rellevant, doncs, perquè planteja una alternativa: aconseguir el mateix rendiment amb menys recursos.

Els investigadors han dissenyat una xarxa «molt simple», amb un nombre reduït de neurones i connexions, però capaç de classificar emocions facials amb una precisió competitiva. «És una proposta que permetria que el robot mateix fes la interpretació, sense haver d’enviar dades a un ordinador extern», detalla Manubens-Gil. El sistema arriba al 70% de precisió i obre la porta a aplicacions reals en camps com el suport a pacients.

De 48 sol·licituds a 97

L’article i la recerca s’emmarquen en el projecte europeu MERIT, finançat a través dels fons del programa Digital Europe, i a partir del qual s’articula el màster d’Aprenentatge automàtic i Ciberseguretat per Sistemes connectats per Internet que lidera la UPC Manresa. S’hi ofereixen continguts d’interès i això es veu en la demanda: s’ha passat de 48 sol·licituds l’any passat a les 97 enguany, més de la meitat internacionals. Tot i que alguns no s’arriben fins al final del procés, les matrícules han crescut de 19 a 26 en només un any.

En l’assignatura de Sistemes Ciberfísics, que coordina Raj, els alumnes posen en pràctica coneixements amb robots antropomòrfics i robots que interaccionen entre ells. Però l’aplicació de la intel·ligència artificial en robòtica és només un dels camps que poden desenvolupar els investigadors responsables del programa.

Connexions neuronals

De fet, Manubens-Gil, per exemple, se centra en la neurociència. Ha estat fent un postdoctorat a la Xina on ha pogut disposar de dades molt acurades de les connexions neuronals gràcies a noves eines i tecnologies més avançades que les ressonàncies. «Hem comprovat que les connexions són encara més complexes del que imaginàvem», explica, perquè s’ha vist que una neurona envia moltes connexions diverses. «La informació que hem obtingut no la teníem i ara podem treure l’arquitectura de les xarxes neuronals del cervell real i comprovar si una IA funciona millor o no». D’aquesta manera, diu, el cervell real pot passar de ser el model per crear la IA a ser l’objecte d’estudi a través d’IA, comprovant i disseccionant la rellevància de les arquitectures inspirades en la biologia per a desenvolupar tasques concretes.

Subscriu-te per seguir llegint