• Investigadores del SIANI, junto al Grupo de Robótica de la Universidad del País Vasco, estudian la identificación de personas a partir de la denominada ‘biometría blanda’

 El robot Pepper ha aprendido a jugar al ‘¿Quién es quién?’ gracias al trabajo conjunto de la ULPGC y la Universidad del País Vasco. Investigadores del Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI) de la ULPGC y el Grupo de Robótica y Sistemas Autónomos de la UPV han logrado enseñar a un robot a identificar personas a partir de lo que se conoce como “biometría blanda”, es decir, rasgos como color de la ropa, peinado o accesorios, que por sí solos no permiten reconocer a una persona, pero sí en grupos pequeños y si se dan de forma combinada durante interacciones a corto plazo.

 La ULPGC desarrolla desde hace tiempo una línea de investigación para la reidentificación de personas, el proceso automático de reconocer a un mismo individuo en diferentes imágenes o secuencias de vídeo captadas por cámaras distintas, en diferentes momentos o bajo condiciones variables de iluminación o posición, por ejemplo. En el congreso Computer Analysis of Images and Patterns de 2023, la ULPGC presentó una propuesta, que resultó ganadora, para este tipo de reconocimiento, y que ha sido la que se ha integrado en “Pepper”, el robot del que dispone la Universidad del País Vasco. La capacidad de percepción del robot se basa en un Modelo de Lenguaje Visual (VLM, por sus siglas en inglés), del que se extrae la descripción de las personas que participan en el juego, mediante una estrategia de Respuesta Visual a Preguntas (VQA) de “disparo cero” (una aproximación de machine learning en la que se utiliza un modelo de IA previamente entrenado en un conjunto de datos extenso y diverso, para reconocer y categorizar objetos o conceptos sin haber visto previamente ningún ejemplo de los mismos).

 Para integrar este sistema en Pepper, hubo que usar un mayor número de descriptores, con preguntas sobre el sexo, color de piel, longitud y características del pelo, color y forma de la ropa, etc., para contar con más elementos diferenciadores. El juego almacena las respuestas a estas preguntas en lugar de la imagen del cuerpo o del rostro de la persona, lo que da más garantías de privacidad.

 El sistema integrado en Pepper ha sido testado en entornos de laboratorio pero también en eventos de divulgación como la European Robotics Week 2024. Las pruebas han mostrado un 83% de acierto con 29 voluntarios, con una media de sólo 3 preguntas por partida, mientras que los usuarios, en líneas generales, han calificado la interacción como entretenida y fácil de entender, lo que subraya que los juegos sociales con robots son una vía prometedora para desarrollar y probar comportamientos complejos.

 La revista International Journal of Social Robotics ha publicado los resultados de este trabajo en un artículo que lleva la firma de los investigadores Modesto Castrillón Santana y Javier Lorenzo Navarro, por parte de la ULPGC. La investigación cuenta con fondos del Ministerio de Ciencia e Innovación, la ACIISI y el Gobierno del País Vasco.