Un robot social ha comenzado a trabajar junto a un equipo de terapeutas para ayudar a niños con autismo a mejorar su comunicación y su estado de ánimo. El dispositivo, desarrollado por investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) (1), es de bajo coste y emplea modelos matemáticos e inteligencia artificial para tomar decisiones por sí mismo y expresar emociones propias en función de cómo transcurre la interacción con los menores.

Sumario

 

Las primeras pruebas se han llevado a cabo durante el mes de junio en Madrid, con actividades de aprendizaje diseñadas por especialistas de Deletrea, un centro de tratamiento de personas con autismo y trastornos del desarrollo del lenguaje. El proyecto, bautizado Emorobcare, está coliderado por David Ríos Insua, profesor de investigación del CSIC en el Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT), y Juan Antonio Rodríguez Aguilar, profesor de investigación del CSIC en el Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA).

Un coterapeuta que motiva

 

El dispositivo se presenta como una herramienta asistencial con gran potencial para las terapias de niños con Trastorno del Espectro Autista (TEA), una condición de origen neurobiológico que afecta a la comunicación y la interacción social. En España, más de 90.000 alumnos y alumnas presentan este trastorno, más del 30 % del alumnado con necesidades educativas especiales, según datos del Ministerio de Educación, Formación Profesional y Deporte correspondientes al curso 2023-2024.

El robot es un coterapeuta: un mediador y facilitador de la comunicación social con los chicos

SANDRA FREIRE, Deletrea

“El robot es un coterapeuta: un mediador y facilitador de la comunicación social con los chicos”, explica Sandra Freire, una de las socias fundadoras de Deletrea. “En el autismo, sin motivación, es muy difícil enseñar. Y el robot es un elemento tremendamente motivador, que aporta estímulos concretos (luces, colores)”, añade la especialista.

En esta primera fase, el robot se ha programado para mejorar las competencias de lenguaje de los niños. “Está diseñado para interactuar con personas, es de bajo coste y tiene múltiples usos potenciales”, describe Ríos Insua. A diferencia de otros robots sociales disponibles en el mercado, este se distingue por su modelo emocional y de toma de decisiones, desarrollado por el equipo del ICMAT.

 

Decisiones autónomas y emociones propias

 

El robot decide cómo actuar a partir de una serie de “objetivos vitales” definidos previamente, que dependen del contexto en el que trabaja. En las terapias, “su necesidad más básica es disponer de energía. Una vez satisfecha, intenta interactuar con el niño y, a continuación, busca enseñarle cosas y contribuir a que se sienta bien”, explica Ríos Insua.

Si el resultado de una decisión es positivo, el robot se pone más contento; cuanto más inesperado es ese resultado, mayor es la intensidad de esa emoción

DAVID RÍOS INSUA, ICMAT-CSIC

“Si el resultado de una decisión es positivo, el robot se pone más contento; cuanto más inesperado es ese resultado, mayor es la intensidad de esa emoción. Si es negativo, ocurre lo contrario”, detalla el investigador. Estas variaciones emocionales se reflejan en su expresión facial, en su forma de hablar y en su comportamiento: cuando está más contento tiende a perseguir objetivos más avanzados y, cuando está más triste, se centra en los más básicos.

En cada momento, los modelos matemáticos calculan qué acción –contar un chiste, continuar un juego o cambiar de actividad terapéutica– maximiza la utilidad esperada de esos objetivos, priorizando los más básicos. Para ello, el sistema también predice las reacciones que sus acciones pueden provocar tanto en el niño como en el terapeuta.

 

Voz clonada y gestos adaptados

 

Para comunicarse con los niños y los terapeutas, el dispositivo integra varios modelos de inteligencia artificial que trabajan en cadena. Primero, los modelos de reconocimiento del habla convierten en texto lo que dicen las personas; después, los modelos de lenguaje elaboran una respuesta adecuada al contexto de la conversación y, por último, los generadores de voz transforman ese texto en audio con la voz del robot. Además, emplea modelos de visión por computador para reconocer gestos de la cabeza y de las manos y estimar la atención de su interlocutor.

Un reto principal ha sido conseguir que todos estos modelos de IA ofrezcan una interacción ágil con el usuario

JUAN ANTONIO RODRÍGUEZ AGUILAR, IIIA-CSIC

“Un reto principal ha sido conseguir que todos estos modelos de IA ofrezcan una interacción ágil con el usuario, a pesar de que se ejecutan en un entorno con pocos recursos computacionales”, señala Rodríguez Aguilar. El equipo ha adaptado, además, la generación de habla a las dinámicas habituales de las sesiones: los terapeutas suelen dar pistas a los niños arrastrando letras –por ejemplo, “la manzana es vvvvvv…” para sugerir su color– o utilizan el susurro como recurso comunicativo.

Para reproducir estos matices, los investigadores han clonado las voces de un actor y una actriz, a partir de las cuales el robot genera los distintos tonos de habla –enfático o alegre, neutro, triste o enfadado–, los susurros y el arrastre de letras que requieren las actividades terapéuticas. También se ha ajustado el reconocimiento de gestos para tener en cuenta formas de comunicación no verbal frecuentes en algunas personas con autismo, como señalar objetos, mover la cabeza para afirmar o negar y hacer gestos con la mano para pedir, saludar o indicar “basta”.

Las expresiones faciales y corporales del robot han exigido un diseño especialmente cuidadoso, con un conjunto limitado de expresiones fácilmente reconocibles. “Emorobcare ofrece una interacción sin tantos estímulos sociales (miradas, movimientos corporales, gestos, expresiones faciales, etc.), que les generan confusión, por lo que puede ser más clara para los chicos”, afirma Freire.

Más allá de esta aplicación, el robot puede aprovechar sus capacidades afectivas y de toma de decisiones en otros ámbitos, como el acompañamiento de personas mayores, la enseñanza de idiomas o el apoyo a pacientes de larga duración en hospitales. El trabajo se desarrolla dentro del proyecto Emorobcare, financiado por el programa IA Excelente de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial del Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública.

Referencias

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