Robot de la UNAM, mejor lugar iberoamericano en la 'Robocup 2017' de Nagoya, Japón

La robot desarrollada por un equipo de la UNAM, superó a sus adversarios japoneses y chinos, y sólo fue rebasada por contendientes provenientes de universidades de Alemania y Holanda.

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En la ciudad de Nagoya, en el centro de la isla de Honshu, en Japón, y capital asiática del superávit en maquinaria y electrónica, Justina y el equipo “Pumas” del Laboratorio de Biorobótica de la Facultad de Ingeniería (FI) de la UNAM obtuvieron el cuarto sitio general del certamen RoboCup Major@Home, y el galardón al Mejor Sistema de Reconocimiento de Voz y Comprensión del Lenguaje Natural.

La robot desarrollada por un equipo de la UNAM encabezado Jesús Savage superó a sus adversarios japoneses y chinos, y sólo fue rebasada por contendientes provenientes de universidades de Alemania y Holanda.

“Pumas” y Justina recibieron la distinción al Mejor Sistema de Reconocimiento de Voz y Comprensión del Lenguaje Natural en la categoría At Home. La prueba se llama “Robot de Servicio de Propósito General” y en ésta la máquina va a una habitación y busca a una persona para interactuar con ella, por ejemplo.

A Nagoya acudieron 14 integrantes del equipo y compitieron con universidades de China, Japón, Alemania, Holanda, Canadá, Australia y Estados Unidos.

Savage y sus alumnos es tratar de mejorar varias capacidades de Justina, como reconocer a personas y gestos desde mayor distancia. “Es la prueba en la que fallamos, porque ella no reconoció de manera óptima que le estuvieran haciendo una seña, moviendo la mano, algo trivial quizá”, indicó el investigador.

Por lo pronto, la robot no saldrá sino hasta el verano del 2018, cuando emprenda un nuevo reto en la RoboCup a celebrarse en Montreal, Canadá.

Pero en este semestre, académicos de la Universidad de la República, de Uruguay, trabajarán en la prima de Justina, que se llamará Rosa y será una réplica: base omnidireccional que le permitirá desplazarse lateralmente y un torso mecánico, que posibilitará manipular objetos con facilidad.