MIT desarrolla tecnología que permite a robots ver a través de paredes y cajas utilizando señales Wi-Fi

En un futuro cercano, ni siquiera podremos escapar de los robots escondiéndonos tras los muros.

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Y es que investigadores del MIT han desarrollado una innovadora técnica de imagen que podría revolucionar la forma en que los robots interactúan con el mundo físico: ver a través de objetos opacos como paredes, cajas y contenedores. Basada en señales de ondas milimétricas similares a las del Wi-Fi, esta tecnología permitiría a los robots identificar y manipular objetos ocultos con una precisión sin precedentes.

La técnica, bautizada como mmNorm, aprovecha las reflexiones de las señales inalámbricas para crear reconstrucciones tridimensionales precisas de objetos que no están a la vista. Las ondas milimétricas tienen la capacidad de atravesar materiales comunes como cartón, plástico e incluso algunas paredes interiores, rebotando en las superficies ocultas y devolviendo información que el sistema utiliza para estimar la forma de los objetos.

Crédito: MIT News.

Este avance podría tener un impacto significativo en múltiples industrias, desde la automatización de fábricas hasta la asistencia en el hogar. Por ejemplo, un robot podría identificar el mango roto de una taza enterrada en material de embalaje o diferenciar herramientas similares en un cajón para elegir la correcta sin dañar nada.

Durante las pruebas, mmNorm logró una precisión de reconstrucción del 96 % al analizar más de 60 objetos de uso cotidiano con formas complejas, superando ampliamente el 78 % de precisión alcanzado por métodos actuales. Además, no requiere un ancho de banda adicional, lo que lo hace viable para una amplia variedad de entornos operativos.

El equipo probó la capacidad de mmNorm para reconstruir más de 60 objetos con formas complejas, como el mango y la curvatura de una taza. Generó reconstrucciones con aproximadamente un 40 % menos de error en comparación con los enfoques más avanzados. Crédito: MIT.

«Hemos estado investigando este problema durante años, pero necesitábamos un enfoque completamente diferente para desbloquear nuevas aplicaciones», explicó Fadel Adib, profesor del MIT y director del grupo Signal Kinetics en el Media Lab.

El sistema se basa en un concepto clave: la especularidad. Las ondas milimétricas rebotan como si fueran luz en un espejo, y dependiendo del ángulo de la superficie, parte de la señal regresa al receptor. mmNorm utiliza esta propiedad para estimar lo que se conoce como la normal de superficie —la dirección exacta de una superficie en un punto dado— y, combinando estas estimaciones, reconstruye objetos en 3D con gran nivel de detalle.

La técnica también puede diferenciar entre múltiples objetos colocados juntos, incluso si están hechos de distintos materiales como madera, plástico, metal o vidrio. Sin embargo, presenta limitaciones con materiales muy reflectivos como el metal o con paredes extremadamente gruesas.

Más allá de la robótica industrial, los investigadores vislumbran aplicaciones en realidad aumentada (AR), seguridad aeroportuaria y operaciones militares. Por ejemplo, podría integrarse en visores AR para ayudar a trabajadores a ver objetos ocultos en tiempo real o mejorar escáneres en puntos de control.

El equipo espera mejorar aún más la resolución de la técnica, optimizar su desempeño con objetos poco reflectantes y ampliar su capacidad para ver a través de obstáculos más densos. «Este trabajo representa un cambio de paradigma en la forma en que pensamos el uso de señales inalámbricas para reconstrucción 3D», concluyó Laura Dodds, autora principal del estudio.

El avance fue presentado recientemente en la Conferencia Internacional sobre Sistemas, Aplicaciones y Servicios Móviles, y marca un paso clave hacia una nueva generación de robots con «visión más allá de lo visible».

Fuente: MIT. Edición: MP.