Un mismo comando de voz tiene un rendimiento distinto en función del acento con el que se emita, generando mayor o menor latencia y sobrecalentamiento en un robot con un sistema embebido de Inteligencia Artificial para interpretar el lenguaje. Es una de las contribuciones más innovadoras de la tesis de Fernando Hidalgo Castelo en el programa de doctorado en Tecnologías Industriales de la Universidad Politécnica de Cartagena.

El acento del hablante afecta tanto al tiempo de respuesta como al comportamiento térmico del sistema, aunque no impacta directamente en la precisión del robot al ejecutar la orden, señala la investigación dirigida por el profesor de la UPCT Antonio Guerrero González, para quien este hallazgo “demuestra que los sistemas de IA no operan en un vacío cultural, sino que su rendimiento está intrínsecamente ligado a factores sociolingüísticos”.

“Esta revelación tiene implicaciones profundas para el diseño de sistemas verdaderamente inclusivos y adaptativos, especialmente relevantes en un mundo globalizado donde la diversidad lingüística y dialectal es la norma, no la excepción”, remarca la tesis de Hidalgo Castelo, quien vino desde Ecuador a realizar el Máster en Industria 4.0 de la Politécnica de Cartagena, por la que también se ha doctorado. 

La validación experimental de la tesis se realizó durante la estancia doctoral en Colombia, en la Universidad Autónoma de Bucaramanga, e involucró a 15 voluntarios con diferentes acentos del español colombiano (santandereano, costeño y paisa), quienes emitieron 10 comandos de voz cada uno dirigidos a un robot colaborativo UR3.

Interpretación de voz y gestos

La tesis ‘Aplicación de la inteligencia artificial generativa en la robótica colaborativa para mejorar la eficiencia y flexibilidad en entornos industriales’ aborda el desafío de trasladar las capacidades de los modelos generativos para interpretar y generar lenguaje natural hacia sistemas embebidos que operen en dispositivos con recursos limitados, garantizando precisión, eficiencia térmica y robustez.

“La inclusión del diferencial térmico como métrica crítica es particularmente innovadora, reconociendo que la gestión térmica es un factor limitante fundamental en dispositivos embebidos”, subraya Guerrero.

La arquitectura cognitiva desarrollada es escalable y replicable, contribuyendo al avance de la industria mediante sistemas robóticos más adaptativos, intuitivos y colaborativos que transforman fundamentalmente la interacción humano-máquina en entornos industriales complejos. 

Su diseño, basado en cinco capas funcionales interconectadas, integra capacidades multimodales (voz, gestos, lenguaje natural) en un esquema de trabajo que puede adaptarse a diferentes contextos operativos.

Durante la tesis también se extendió la aplicación de la Inteligencia Artificial Generativa a la simulación médica con modificación dinámica de parámetros vitales, validando la versatilidad y transferibilidad de la arquitectura propuesta durante una estancia en la Universidad Autónoma del Estado de México. “Esta colaboración interinstitucional, coordinada desde la Universidad Politécnica de Cartagena, enriquece el alcance y la validez de los resultados obtenidos”, concluye el director de la investigación doctoral.