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Entrenan robot para leer braille al doble de velocidad que humanos

Científicos de la Universidad de Cambridge, Reino Unido, desarrollaron un sensor robótico que incorpora técnicas de inteligencia artificial para leer braille a velocidades aproximadamente el doble que la de la mayoría de los lectores humanos.

05 febrero 2024 |

El equipo de investigación utilizó algoritmos de aprendizaje automático para enseñar a un sensor robótico a deslizarse rápidamente sobre líneas de texto braille, según un artículo publicado en la revista IEEE Robotics and Automation Letters.

El robot pudo leer braille a 315 palabras por minuto con una precisión cercana al 90 por ciento.

Aunque este robot no se desarrolló como tecnología de asistencia, los investigadores dicen que la alta sensibilidad requerida para leer braille lo convierte en una prueba ideal en el desarrollo de manos robóticas o prótesis con sensibilidad comparable a la de las yemas de los dedos humanos.

Existen lectores robóticos de braille, pero sólo leen una letra a la vez, que no es como leen los humanos, dijo el coautor David Hardman, del Departamento de Ingeniería.

“Los lectores robóticos de braille existentes funcionan de forma estática: tocan un patrón de letras, lo leen, se levantan de la superficie, se mueven, bajan al siguiente patrón de letras, y así sucesivamente. Queremos algo que sea más realista y mucho más eficiente”, dijo.

El sensor robótico que utilizaron los investigadores tiene una cámara en la «punta del dedo» y lee utilizando una combinación de la información de la cámara y los sensores.

«Este es un problema difícil para los robóticos, ya que es necesario realizar una gran cantidad de procesamiento de imágenes para eliminar el desenfoque de movimiento, lo que consume tiempo y energía», dijo Parth Potdar, el primer autor del artículo.

Añadió que la velocidad de lectura braille es una excelente manera de medir el rendimiento dinámico de los sistemas de detección táctil, por lo que nuestros hallazgos podrían aplicarse más allá del braille, para aplicaciones como la detección de texturas superficiales o deslizamientos en la manipulación robótica.

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