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Pharos, un robot para ayudar a los mayores a hacer ejercicio

Pharos, un robot para ayudar a los mayores a hacer ejercicio

En este contexto, investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia, la Universidad de Alicante y la Universidade do Minho trabajan en un nuevo robot interactivo, llamado Pharos, para ayudar a las personas mayores en sus actividades físicas diarias en el hogar. Sus último avances los han publicado recientemente en la revista Sensors.

Pharos, un robot para ayudar a los mayores a hacer ejercicio

Según el último informe sobre evolución de la población mundial elaborado por Naciones Unidas, el 13% de la población actual supera los 60 años de edad; y en 2050, este porcentaje prácticamente se duplicará, llegando al 25%. El envejecimiento de la sociedad es una realidad y las tecnologías se adapta día a día a este cambio demográfico.

En este contexto, investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia, la Universidad de Alicante y la Universidade do Minho trabajan en un nuevo robot interactivo, llamado Pharos, para ayudar a las personas mayores en sus actividades físicas diarias en el hogar. Sus último avances los han publicado recientemente en la revista Sensors.

“Nuestro objetivo es convertir a Pharos en un compañero más de las personas mayores; un asistente virtual, amigable y de fácil uso, que periódicamente recomiende actividades físicas personalizadas, promoviendo una vida sana y facilitando el envejecimiento activo de la población”, destaca Vicente Julián, investigador del Grupo de Tecnología Informática e Inteligencia Artificial de la Universitat Politècnica de València.

Pharos se basa en un robot comercial –Pepper– al que los investigadores han incluido dos módulos: el primero de ellos recomienda un planning de ejercicios adaptado a cada usuario; el segundo, mediante avanzadas técnicas de Inteligencia Artificial, evalúa la realización del ejercicio, verifica si el usuario los realiza correctamente –comprándolos con una biblioteca de ejercicios almacenada mediante técnicas de Deep Learning– y los registra en el sistema

El robot incluye además una interfaz visual y física con la que interactúa con el usuario para su identificación a través de su cámara. “Una vez que es identificado, Pharos determina los ejercicios más adecuados en función de sus capacidades. Además, el programa de ejercicios se va adaptando periódicamente a la evolución y estado de salud del usuario. Para ello, incorpora un algoritmo de recomendación, que ayuda incluso a detectar posibles problemas de salud”, explica Ester Martínez, investigadora del Grupo de Robótica y Visión Tridimensional (RoViT) de la Universidad de Alicante.

La principal diferencia de Pharos respecto a otros sistemas similares es el minucioso seguimiento de los usuarios, así como la posibilidad de determinar si estos realizan correctamente o no los ejercicios. Es una herramienta muy útil para cuidadores y asistentes, ya que permite visualizar de forma muy sencilla si disminuye la capacidad de hacer ciertos ejercicios, lo que puede revelar problemas físicos y / o cognitivos progresivos.

Revelar problemas subyacentes

“El bajo rendimiento en la realización de los ejercicios planificados puede estar advirtiendo de alguna anomalía en el usuario. Y, al registrar el historial de ejercicios, Pharos ayuda a revelar problemas subyacentes que de otro modo podrían ser imposibles de ver”, destacan los investigadores.

El equipo de investigadores hispano-luso trabaja actualmente en el perfeccionamiento de la interacción usuario-robot, optimizar el sistema de reconocimiento de los ejercicios, así como conseguir que varios usuarios puedan usarlo sin interferir con el resto de los usuarios, recurriendo a estrategias de planificación.

Pharos es uno de los resultados de Retogar, proyecto centrado en mejorar la atención de personas con daño cerebral adquirido liderado por investigadores de la Universidad de Alicante.

Referencia bibliográfica:

Angelo Costa, Ester Martinez-Martin, Miguel Cazorla and Vicente Julian. "PHAROS—PHysical Assistant RObot System". Sensors, 2018. Doi: 10.3390/s18082633

Para más información: Agencia sinc

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