Un algoritmo desarrollado por científicos informáticos de la Universidad de Brown permite a los robots poner lápiz sobre papel, escribir palabras usando patrones de trazos similares a la escritura humana. Es un paso los investigadores dicen, hacia robots que puedan comunicarse de manera más fluida con compañeros de trabajo y colaboradores humanos.

"Con solo mirar la imagen de destino de una palabra o un boceto, el robot puede reproducir cada trazo como una acción continua, "dijo Atsunobu Kotani, un estudiante de pregrado en Brown que dirigió el desarrollo del algoritmo. "Eso hace que sea difícil para la gente distinguir si fue escrito por un robot o realmente escrito por un humano".

El algoritmo utiliza redes de aprendizaje profundo que analizan imágenes de palabras escritas a mano o bocetos y pueden deducir la serie probable de trazos de lápiz que las crearon. Luego, el robot puede reproducir las palabras o los bocetos utilizando los trazos de lápiz que aprendió. En un artículo que se presentará en la Conferencia Internacional de Robótica y Automatización de este mes, los investigadores demuestran un robot que fue capaz de escribir "hola" en 10 idiomas que emplean diferentes conjuntos de caracteres. El robot también pudo reproducir bocetos, incluyendo uno de la Mona Lisa.

Stefanie Tellex, un profesor asistente de ciencias de la computación en Brown y el asesor de Kotani, dice que lo que hace que este trabajo sea único es la capacidad del robot para aprender el orden de los trazos desde cero.

"Gran parte del trabajo existente en esta área requiere que el robot tenga información sobre el orden de los trazos por adelantado, ", Dijo Tellex." Si quieres que el robot escriba algo, alguien tendría que programar las órdenes de trazos cada vez. Con lo que ha hecho Atsu, puedes dibujar lo que quieras y el robot puede reproducirlo. No siempre hace el orden de trazos perfecto, pero se acerca bastante ".

Otro aspecto destacable del trabajo, Tellex dice, Así es como el algoritmo pudo generalizar su capacidad para reproducir trazos. Kotani entrenó su algoritmo de aprendizaje profundo utilizando un conjunto de caracteres japoneses, y demostró que podía reproducir los caracteres y los trazos que los crearon con una precisión de alrededor del 93 por ciento. Pero para sorpresa de los investigadores, el algoritmo terminó siendo capaz de reproducir tipos de caracteres muy diferentes que nunca antes había visto:letra inglesa y cursiva, por ejemplo.

"Hubiéramos sido felices si solo hubiera aprendido los caracteres japoneses, ", Dijo Tellex." Pero una vez que empezó a trabajar en inglés, estábamos asombrados. Luego decidimos ver hasta dónde podíamos llegar ".

Tellex y Kotani pidieron a todos los que trabajan en el laboratorio de humanos a robots de Tellex que escriban "hola" en sus idiomas nativos, que incluía griego, Hindi, Urdu Chino y yiddish entre otros. El robot pudo reproducirlos todos con una precisión de trazo razonable.

"Siento que hay algo realmente hermoso en el robot que escribe en tantos idiomas diferentes, "Dijo Tellex." Pensé que era realmente genial ".

Pero la obra maestra del sistema puede ser su copia del boceto de Mona Lisa de Kotani. Dibujó su boceto en una pizarra de borrado en seco en el laboratorio de Tellex, y luego permitió que el robot lo copiara —con bastante fidelidad— en el mismo tablero, justo debajo del original de Kotani.

"Fue temprano en la mañana cuando nuestro robot finalmente dibujó la Mona Lisa en la pizarra, ", Dijo Kotani." Cuando volví al laboratorio, todos estaban parados alrededor de la pizarra mirando la Mona Lisa y me preguntaban si [el robot] dibujaba esto. No podían creerlo ".

Fue un gran momento para Kotani porque "fue el momento en que nuestro robot definió lo que está más allá de la mera impresión". Una impresora de chorro de tinta puede recrear una imagen, pero lo hace con un cabezal de impresión que va hacia adelante construyendo la imagen línea por línea. Pero este era el robot que creaba una imagen con trazos parecidos a los humanos, que para Kotani es "algo mucho más humano y expresivo".

Clave para hacer que el sistema funcione, Kotani dice:es que el algoritmo utiliza dos modelos distintos de la imagen que intenta reproducir. Usando un modelo global que considera la imagen como un todo, el algoritmo identifica un punto de partida probable para realizar el primer trazo. Una vez que ese golpe ha comenzado, el algoritmo se acerca, mirando la imagen píxel a píxel para determinar dónde debe ir ese trazo y cuánto tiempo debe ser. Cuando llega al final del trazo, el algoritmo vuelve a llamar al modelo global para determinar dónde debe comenzar el siguiente trazo, luego vuelve al modelo ampliado. Este proceso se repite hasta que se completa la imagen.

Tanto Kotani como Tellex dicen que el trabajo es un paso hacia una mejor comunicación entre personas y robots. Por último, imaginan robots que pueden dejar notas adhesivas, tomar dictados o esquemas de diagramas para sus compañeros de trabajo y colaboradores humanos.

"Quiero que un robot pueda hacer todo lo que una persona puede hacer, ", Dijo Tellex." Estoy particularmente interesado en un robot que puede usar el lenguaje. La escritura es una forma en que la gente usa el lenguaje, así que pensamos que deberíamos probar esto ".