El aprendizaje automático personalizado ayuda a los robots humanoides a interactuar con niños autistas durante la terapia.
Las personas con autismo ven, oyen y perciben el mundo de forma diferente a otras personas, lo que condiciona el modo en el que se relacionan con los demás. Esto hace que las actividades centradas en la comunicación constituyan un gran obstáculo para los niños con trastornos del espectro autista (TEA). Por lo tanto, a los terapeutas les resulta difícil involucrarlos en dichas actividades durante la terapia educativa.
Para abordar este reto, unos terapeutas comenzaron a utilizar robots humanoides en las sesiones de terapia. Sin embargo, los robots actuales carecen de la capacidad de relacionarse de manera autónoma con los niños, lo cual es crucial para mejorar la terapia. Además, el hecho de que las personas con TEA tengan estilos atípicos y diversos de expresar sus pensamientos y sentimientos hace que el empleo de estos robots sea aún más difícil.
Los investigadores del proyecto financiado con fondos europeos EngageME han creado ahora un marco de aprendizaje automático personalizado para robots empleados en la terapia del autismo. Tal y como lo describen en su artículo publicado en Science Robotics, este marco ayuda a los robots a percibir automáticamente el afecto (comportamiento facial, vocal y gestual) y la participación de los niños a medida que interactúan con ellos.
UN MÉTODO PERSONALIZADO
Para lograr este interesante avance, los socios del proyecto se dieron cuenta de que no existe una solución única para los niños con TEA. Por lo tanto, personalizaron su marco de aprendizaje automático para cada niño utilizando datos demográficos, puntuaciones derivadas de la evaluación del comportamiento y otras características específicas de cada niño. Este novedoso marco permitió a los robots adaptar automáticamente sus interpretaciones de las respuestas de los niños teniendo en cuenta las diferencias culturales e individuales entre ellos.
"El reto de crear un marco basado en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial adecuado para el tratamiento del autismo es particularmente complejo, ya que los métodos convencionales de inteligencia artificial requieren una gran cantidad de datos que son similares para cada categoría que se aprende. En el autismo, cuya principal característica es la heterogeneidad, los métodos genéricos de inteligencia artificial fracasan", explicó la coautora del estudio, la profesora Rosalind Picard, en un artículo publicado en MIT News.
TERAPIA ASISTIDA POR ROBOT
Los investigadores evaluaron su modelo con treinta y cinco niños de Japón y Serbia con una edad comprendida entre los 3 y los 13 años y que interactuaron con los robots en sesiones de treinta y cinco minutos. Los robots humanoides transmitían diferentes emociones (ira, miedo, felicidad y tristeza) modificando el color de sus ojos, el tono de su voz y la posición de sus extremidades.
Mientras interactuaba con un niño, el robot grababa en vídeo sus expresiones faciales, movimientos y posición de la cabeza, y realizaba grabaciones de audio de su tono de voz y vocalización. Un monitor en la muñeca de cada niño también proporcionaba al robot datos sobre la temperatura corporal, la frecuencia cardíaca y la transpiración de la piel. Los datos se utilizaron para extraer las diferentes señales conductuales del niño que, a continuación, se incorporaron en el módulo de percepción del robot.
A partir de las señales conductuales extraídas, el robot calculó entonces el grado de afecto y participación del niño gracias al empleo de modelos de aprendizaje profundo. Los resultados fueron utilizados para modular la interacción niño-robot en sesiones de terapia posteriores.
Las grabaciones audiovisuales de las sesiones de terapia también fueron analizadas por expertos humanos, cuyas evaluaciones de las respuestas de los niños mostraron una correlación del 60% con las percepciones de los robots. Este nivel de consenso fue más alto que el alcanzado entre expertos humanos. Los resultados del estudio sugieren que los robots sometidos a un proceso de enseñanza podrían desempeñar un papel relevante en la terapia del autismo en el futuro.
EngageME (Automated Measurement of Engagement Level of Children with Autism Spectrum Conditions during Human-robot Interaction) está trabajando para mejorar robots con información clave que ayudará a los terapeutas a personalizar las terapias y hacer que la interacción entre seres humanos y robots sea más atractiva y natural.
Referencia bibliográfica:
Ognjen Rudovic et al., 2018. Personalized machine learning for robot perception of affect and engagement in autism therapy. Science Robotics. DOI: 10.1126/scirobotics.aao6760
