Dr. Patrick McGuire (parte humana) con el sistema
En la exploración espacial cobra cada vez más importancia el hecho de dotar de una “mínima inteligencia” a los robots que son enviados fuera de nuestro planeta para tales tareas de exploración.
Centro de control en la Tierra a robot Spirit:
La tarea a llevar a cabo en los próximos soles será
- Desplazarse a las coordenadas 7º41’32” N 19º31’29” W
- Selecciona un punto de máximo interés
- Realizar una perforación de 10 metros de profundidad
- Analizar el substrato
- Reportar posible presencia de restos fósiles de microorganismos, así como estratigrafía del terreno
Robot Spirit a Centro de control en la Tierra:
OK. Ejecutando tarea.
(Intercepción de comunicaciones entre Centro de control en la Tierra y robot Spirit, Marte, 2009).
Este diálogo imaginario podría ser un ejemplo (utópico hoy por hoy) de esta inteligencia.
No obstante, en el uso de este concepto de “mínima inteligencia” debemos ser cautos: ésta debe ser entendida, en términos generales, como la capacidad de ser independientes de cara a poder llevar a cabo algunas tareas más o menos sencillas, sin ninguna o con una mínima intervención por parte de los operadores-ingenieros-científicos, que se encuentren en el centro de control en la Tierra.
La justificación de esta necesidad resulta clara, cuando pensamos que el cuerpo celeste que se pretende explorar puede encontrarse a millones de kilómetros de distancia de la Tierra. Esto se traduce en que, por ejemplo, una orden que fuera enviada desde la Tierra a los robots que se encuentran en la actualidad sobre la superficie marciana (Spirit y Opportunity de la NASA), puede tardar en llegar al planeta rojo entre 8 y 21 minutos, dependiendo de las posiciones orbitales de ambos planetas. Igual suerte le ocurriría a los mensajes que enviara cualquiera de estos robots exploradores hacia la Tierra.
Orden de tiempos cósmicos
Con este orden de tiempos, resulta fácil pensar que si les tuviésemos que mandar a estos robots cada una de las órdenes que debe llevar a cabo (simples movimientos para evitar algún obstáculo que frente a ellos se encuentre, alguna sucesión de comandos para realizar un análisis científico, ...), y esperar la respuesta con la nueva situación en la que se encuentra, una tarea simple como puede ser desplazarse hasta algún lugar podría llevarnos días, especialmente, cuando pensamos que el entorno por el que el robot se mueve es totalmente desconocido a priori, y nos podemos encontrar ante problemas y situaciones totalmente inesperadas.
Por el contrario, si el robot fuese lo suficientemente “inteligente” como para deambular por el paraje optimizando sus recursos energéticos y evitando obstáculos, recibiendo únicamente las coordenadas de la nueva posición deseada, esto facilitaría enormemente la exploración, a la vez que permitiría realizar misiones mucho más complejas y ambiciosas.
Centro de control en la Tierra a robot Spirit:
La tarea a llevar a cabo en los próximos soles será
- Desplazarse a las coordenadas 7º41’32” N 19º31’29” W
- Selecciona un punto de máximo interés
- Realizar una perforación de 10 metros de profundidad
- Analizar el substrato
- Reportar posible presencia de restos fósiles de microorganismos, así como estratigrafía del terreno
Robot Spirit a Centro de control en la Tierra:
OK. Ejecutando tarea.
(Intercepción de comunicaciones entre Centro de control en la Tierra y robot Spirit, Marte, 2009).
Este diálogo imaginario podría ser un ejemplo (utópico hoy por hoy) de esta inteligencia.
No obstante, en el uso de este concepto de “mínima inteligencia” debemos ser cautos: ésta debe ser entendida, en términos generales, como la capacidad de ser independientes de cara a poder llevar a cabo algunas tareas más o menos sencillas, sin ninguna o con una mínima intervención por parte de los operadores-ingenieros-científicos, que se encuentren en el centro de control en la Tierra.
La justificación de esta necesidad resulta clara, cuando pensamos que el cuerpo celeste que se pretende explorar puede encontrarse a millones de kilómetros de distancia de la Tierra. Esto se traduce en que, por ejemplo, una orden que fuera enviada desde la Tierra a los robots que se encuentran en la actualidad sobre la superficie marciana (Spirit y Opportunity de la NASA), puede tardar en llegar al planeta rojo entre 8 y 21 minutos, dependiendo de las posiciones orbitales de ambos planetas. Igual suerte le ocurriría a los mensajes que enviara cualquiera de estos robots exploradores hacia la Tierra.
Orden de tiempos cósmicos
Con este orden de tiempos, resulta fácil pensar que si les tuviésemos que mandar a estos robots cada una de las órdenes que debe llevar a cabo (simples movimientos para evitar algún obstáculo que frente a ellos se encuentre, alguna sucesión de comandos para realizar un análisis científico, ...), y esperar la respuesta con la nueva situación en la que se encuentra, una tarea simple como puede ser desplazarse hasta algún lugar podría llevarnos días, especialmente, cuando pensamos que el entorno por el que el robot se mueve es totalmente desconocido a priori, y nos podemos encontrar ante problemas y situaciones totalmente inesperadas.
Por el contrario, si el robot fuese lo suficientemente “inteligente” como para deambular por el paraje optimizando sus recursos energéticos y evitando obstáculos, recibiendo únicamente las coordenadas de la nueva posición deseada, esto facilitaría enormemente la exploración, a la vez que permitiría realizar misiones mucho más complejas y ambiciosas.
Figura 2. Imagen geológica segmentada
El Ciber-Astrobiólogo, una respuesta
No obstante, son pocos los grupos de investigación en robótica a lo largo del mundo que centran sus esfuerzos en el desarrollo de esta inteligencia en el ámbito de la exploración.
En el Centro de Astrobiología (INTA-CSIC) de Madrid, encontramos uno de ellos. El Dr. Patrick McGuire lidera un equipo que se encuentra desarrollando el sistema denominado Ciber-Astrobiólogo.
Este sistema, compuesto por un ordenador llevable, una cámara, un sistema robotizado para el posicionamiento de la cámara que es controlado por ordenador, y un trípode, es usado para probar y entrenar a un sistema de visión artificial, en la capacidad de tomar decisiones de manera autónoma (sin la intervención del operador) durante una exploración geológica de campo.
En la fase de desarrollo en la que se encuentra en la actualidad el proyecto, se utiliza la movilidad de la parte humana, ya que de esta manera se concentran todos los esfuerzos en el desarrollo de los algoritmos científicos-geológicos que llevarán a la toma de decisiones en ese ámbito.
Algoritmos de visión
Los aspectos de ingeniería relacionados con la colocación de este sistema sobre un robot, la movilidad y algoritmos de navegación de éste, etc., pasan a otro plano que, aunque siendo igualmente importante, no es el objetivo prioritario del proyecto. Tras el desarrollo completo, y una vez alcanzado el estado de madurez adecuado de los algoritmos de visión por ordenador, éstos podrán ser implantados y enlazados con facilidad en cualquier robot.
Por tanto, el objetivo principal de este proyecto supone el desarrollo de algoritmos de visión para el análisis autónomo de imágenes, recogidas en el propio escenario geológico natural, ante condiciones de iluminación no controladas. Los algoritmos determinarán, finalmente, unas áreas o puntos de máximo interés, de cara a un posterior análisis más detallado, o uso de cualquier otro instrumento científico que proporcione otros resultados basándose en otras técnicas.
En líneas generales, el procedimiento que sigue un geólogo humano durante una exploración puede resumirse en: primero, identificar y prestar más atención a aquellas zonas que plantean mayores diferencias respecto de la globalidad de la escena, para luego intentar encontrar una relación entre las diferentes áreas de ésta, con el fin de comprender la historia geológica del lugar en exploración.
El sistema Ciber-Astrobiólogo sigue unas pautas similares en cuanto a la forma de proceder: tras ser ubicado el trípode en una posición alejada de la zona en estudio, el propio sistema, a través de su mecanismo de posicionamiento motorizado, obtiene un mosaico de imágenes.
No obstante, son pocos los grupos de investigación en robótica a lo largo del mundo que centran sus esfuerzos en el desarrollo de esta inteligencia en el ámbito de la exploración.
En el Centro de Astrobiología (INTA-CSIC) de Madrid, encontramos uno de ellos. El Dr. Patrick McGuire lidera un equipo que se encuentra desarrollando el sistema denominado Ciber-Astrobiólogo.
Este sistema, compuesto por un ordenador llevable, una cámara, un sistema robotizado para el posicionamiento de la cámara que es controlado por ordenador, y un trípode, es usado para probar y entrenar a un sistema de visión artificial, en la capacidad de tomar decisiones de manera autónoma (sin la intervención del operador) durante una exploración geológica de campo.
En la fase de desarrollo en la que se encuentra en la actualidad el proyecto, se utiliza la movilidad de la parte humana, ya que de esta manera se concentran todos los esfuerzos en el desarrollo de los algoritmos científicos-geológicos que llevarán a la toma de decisiones en ese ámbito.
Algoritmos de visión
Los aspectos de ingeniería relacionados con la colocación de este sistema sobre un robot, la movilidad y algoritmos de navegación de éste, etc., pasan a otro plano que, aunque siendo igualmente importante, no es el objetivo prioritario del proyecto. Tras el desarrollo completo, y una vez alcanzado el estado de madurez adecuado de los algoritmos de visión por ordenador, éstos podrán ser implantados y enlazados con facilidad en cualquier robot.
Por tanto, el objetivo principal de este proyecto supone el desarrollo de algoritmos de visión para el análisis autónomo de imágenes, recogidas en el propio escenario geológico natural, ante condiciones de iluminación no controladas. Los algoritmos determinarán, finalmente, unas áreas o puntos de máximo interés, de cara a un posterior análisis más detallado, o uso de cualquier otro instrumento científico que proporcione otros resultados basándose en otras técnicas.
En líneas generales, el procedimiento que sigue un geólogo humano durante una exploración puede resumirse en: primero, identificar y prestar más atención a aquellas zonas que plantean mayores diferencias respecto de la globalidad de la escena, para luego intentar encontrar una relación entre las diferentes áreas de ésta, con el fin de comprender la historia geológica del lugar en exploración.
El sistema Ciber-Astrobiólogo sigue unas pautas similares en cuanto a la forma de proceder: tras ser ubicado el trípode en una posición alejada de la zona en estudio, el propio sistema, a través de su mecanismo de posicionamiento motorizado, obtiene un mosaico de imágenes.
Figura 3. Detalles más interesantes del paisaje
Imágenes más interesantes
Del análisis pormenorizado de estas imágenes del panorama, el ordenador decide o da la opción de cuál o cuales de ellas resultan “más interesantes”, y merecen un estudio en mayor profundidad. Moviéndose a una posición más próxima, el sistema vuelve a tomar otras imágenes con un mayor nivel de detalle. Imágenes que son usadas de la misma forma.
La herramienta fundamental de este procesamiento es la segmentación de la imagen, es decir, la descomposición de ésta en distintas regiones en base a una serie de criterios.
En este caso, el criterio usado es la similaridad: las regiones finalmente obtenidas son zonas con características geológicas similares. Los límites de estas regiones serían, por tanto, las interfaces entre dos o más áreas geológicas diferentes.
La Fig 2 muestra una imagen geológica segmentada manualmente por un geólogo del equipo. En ella pueden observarse las distintas áreas en función de las similaridades: la región 1 tiene un color oscuro y una textura de bloques; la región 2 ha sido fragmentada verticalmente por una falla, tratándose de una zona más rojiza y por capas; la región 3 es una zona más clara, mientras la 4 está cubierta por vegetación.
Del análisis de todas las imágenes, el sistema es capaz de determinar las regiones o puntos de mayor interés, en base a lo poco común que un rasgo o región suponga para la totalidad de la escena geológica. De esta manera, el sistema genera mapas de puntos o áreas poco comunes dentro del escenario.
Este sistema ha sido probado en diversas ocasiones, en expediciones geológicas reales en un afloramiento estratificado cercano a Rivas Vaciamadrid, en la provincia de Madrid. Este emplazamiento fue elegido por el equipo geológico, dado que dispone de distintas estratificaciones, texturas relevantes, discontinuidades tectónicas aparentes y otras características geológicas, útiles para el estado actual del proyecto y futuros desarrollos. La Figura 2 muestra parte de la escena.
Del análisis pormenorizado de estas imágenes del panorama, el ordenador decide o da la opción de cuál o cuales de ellas resultan “más interesantes”, y merecen un estudio en mayor profundidad. Moviéndose a una posición más próxima, el sistema vuelve a tomar otras imágenes con un mayor nivel de detalle. Imágenes que son usadas de la misma forma.
La herramienta fundamental de este procesamiento es la segmentación de la imagen, es decir, la descomposición de ésta en distintas regiones en base a una serie de criterios.
En este caso, el criterio usado es la similaridad: las regiones finalmente obtenidas son zonas con características geológicas similares. Los límites de estas regiones serían, por tanto, las interfaces entre dos o más áreas geológicas diferentes.
La Fig 2 muestra una imagen geológica segmentada manualmente por un geólogo del equipo. En ella pueden observarse las distintas áreas en función de las similaridades: la región 1 tiene un color oscuro y una textura de bloques; la región 2 ha sido fragmentada verticalmente por una falla, tratándose de una zona más rojiza y por capas; la región 3 es una zona más clara, mientras la 4 está cubierta por vegetación.
Del análisis de todas las imágenes, el sistema es capaz de determinar las regiones o puntos de mayor interés, en base a lo poco común que un rasgo o región suponga para la totalidad de la escena geológica. De esta manera, el sistema genera mapas de puntos o áreas poco comunes dentro del escenario.
Este sistema ha sido probado en diversas ocasiones, en expediciones geológicas reales en un afloramiento estratificado cercano a Rivas Vaciamadrid, en la provincia de Madrid. Este emplazamiento fue elegido por el equipo geológico, dado que dispone de distintas estratificaciones, texturas relevantes, discontinuidades tectónicas aparentes y otras características geológicas, útiles para el estado actual del proyecto y futuros desarrollos. La Figura 2 muestra parte de la escena.
Figura 4. Mosaico con detalles del estudio
Historia geológica
Algunos resultados obtenidos en estas pruebas son los mostrados en las Figura 3 y Figura 4.
La Figura 3 muestra un mosaico de 3x4 imágenes, en escala de grises, obtenidas por el sistema Ciber-Astrobiológico. Tras un primer análisis de la escena, desde una distancia de 600 metros, el sistema determinó unos ciertos puntos de interés. Desplazándose a una posición más cercana a la escena, a 10 metros, se pudo tomar imágenes en color de una mayor resolución. Los puntos y rectángulo coloreados mostrados representan los puntos que el Ciber-Astrobiólogo determinó como más interesantes: el color verde corresponde al más interesante (una zona húmeda y oscura cercana al fondo del barranco), el azul al segundo más interesante, y el rojo al tercero más interesante.
La Figura 4 presenta algunos detalles del estudio de la parte más oscura y húmeda de la Figura 3.
Todavía en desarrollo, se encuentra la capacidad de entendimiento de la historia geológica de la zona en estudio.
Como conclusión, únicamente cabe añadir que este proyecto no sólo plantea el desarrollo de algoritmos, cuyo fin es proporcionar una mayor autonomía científica en el ámbito de la exploración geológica fuera de la Tierra, sino que también orienta sus objetivos hacia la posible asistencia a los equipos de geólogos que, en los centros de control en la Tierra, realizan el análisis de más bajo nivel de las imágenes que los robots envían, de cara a indicarles las nuevas tareas a realizar en base a esos resultados.
José Antonio Rodríguez Manfredi es investigador del Centro de Astrobiología. Coautor del artículo Field Geology with a Wearable Computer: First Results of the Cyborg Astrobiologist System
Algunos resultados obtenidos en estas pruebas son los mostrados en las Figura 3 y Figura 4.
La Figura 3 muestra un mosaico de 3x4 imágenes, en escala de grises, obtenidas por el sistema Ciber-Astrobiológico. Tras un primer análisis de la escena, desde una distancia de 600 metros, el sistema determinó unos ciertos puntos de interés. Desplazándose a una posición más cercana a la escena, a 10 metros, se pudo tomar imágenes en color de una mayor resolución. Los puntos y rectángulo coloreados mostrados representan los puntos que el Ciber-Astrobiólogo determinó como más interesantes: el color verde corresponde al más interesante (una zona húmeda y oscura cercana al fondo del barranco), el azul al segundo más interesante, y el rojo al tercero más interesante.
La Figura 4 presenta algunos detalles del estudio de la parte más oscura y húmeda de la Figura 3.
Todavía en desarrollo, se encuentra la capacidad de entendimiento de la historia geológica de la zona en estudio.
Como conclusión, únicamente cabe añadir que este proyecto no sólo plantea el desarrollo de algoritmos, cuyo fin es proporcionar una mayor autonomía científica en el ámbito de la exploración geológica fuera de la Tierra, sino que también orienta sus objetivos hacia la posible asistencia a los equipos de geólogos que, en los centros de control en la Tierra, realizan el análisis de más bajo nivel de las imágenes que los robots envían, de cara a indicarles las nuevas tareas a realizar en base a esos resultados.
José Antonio Rodríguez Manfredi es investigador del Centro de Astrobiología. Coautor del artículo Field Geology with a Wearable Computer: First Results of the Cyborg Astrobiologist System