Los investigadores de Cornell crearon un sistema de alimentación robótico que utiliza visión por computadora, aprendizaje automático y detección multimodal para alimentar de manera segura a personas con limitaciones graves de movilidad, incluidas aquellas con lesiones de la médula espinal, parálisis cerebral y esclerosis múltiple.
“Alimentar a personas con graves limitaciones de movilidad con un robot es difícil, ya que muchos no pueden inclinarse hacia adelante y necesitan que se les coloque la comida directamente en la boca”, dijo Tapomayukh “Tapo” Bhattacharjee, profesor asistente de informática en el Cornell Ann S. Bowers College. de Computación y Ciencias de la Información y desarrollador senior detrás del sistema.
Desafío
“El desafío se intensifica cuando se alimenta a personas con afecciones médicas complejas adicionales “.
En la conferencia Human Robot Interaction, celebrada del 11 al 14 de marzo en Boulder, Colorado, se presentó un artículo sobre el sistema, “Feel the Bite: Robot-Assisted Inside-Mouth Bite Transfer using Robust Mouth Perception and Physical Interaction-Aware Control”.
Recibió una Mención de Honor al Mejor Trabajo, mientras que una demostración del sistema de alimentación robótico más amplio del equipo de investigación recibió el Premio a la Mejor Demostración.
Bhattacharjee, líder en robótica de asistencia, y su laboratorio EmPRISE llevan años enseñando a las máquinas el complejo proceso mediante el cual los humanos nos alimentamos.
Es un desafío complicado enseñarle a una máquina todo, desde identificar alimentos en un plato, recogerlos y luego transferirlos dentro de la boca de la persona atendida.
Fuente: techxplore.com
