Este robot le ayuda a niños con autismo a desarrollar habilidades sociales

Aproximadamente uno de cada 160 niños en todo el mundo padece algún trastorno del espectro autista. En Estados Unidos, la cifra triplica la media mundial, probablemente debido a diferencias de diagnóstico e informes. Esta discapacidad del desarrollo a menudo se caracteriza por desafíos sociales, emocionales y de comunicación. Y aunque no tenga cura, las intervenciones tempranas, como terapias del habla y del comportamiento, pueden mejorar el desarrollo de estos niños.

EL problema, es que ese tipo de terapias mediadas por humanos suelen ser caras y/o de muy larga duración. Se recomienda que los niños con este espectro sigan 20 horas de terapia a la semana. Por su parte, las intervenciones tecnológicas tradicionales también son difíciles de diseñar ya que los síntomas y los patrones de comportamiento varían ampliamente entre los afectados.

Afortunadamente, el avance de los robots asistenciales en los últimos años ha abierto una nueva y prometedora vía para que los niños autistas obtengan una atención más asequible y personalizada. En teoría, los robots domésticos podrían ayudar a complementar a los terapeutas humanos al hacerse cargo de las actividades de entrenamiento más repetitivas, y la inteligencia artificial (IA) ayudaría a individualizar esa experiencia.

Ahora, un nuevo estudio, publicado recientemente en Science Robotics, presenta un paso importante en el avance de la IA que impulsa a estos compañeros en el hogar. La investigadora de la Universidad del Sur de California (EE. UU.) Maja J. Matarić y su equipo han creado un modelo de aprendizaje automático que utiliza datos de audio y vídeo de las interacciones de los niños autistas con el robot, como el diálogo y el contacto visual, para predecir si están participando en una determinada actividad de entrenamiento. Si no lo hacen, la idea es que el robot reaccione y vuelva a involucrarlos para mantener su atención en los ejercicios terapéuticos durante períodos de tiempo más largos. Durante las pruebas, el modelo alcanzó una precisión del 90 % en la predicción de la participación de los niños, a pesar del ruido y de la gran variabilidad entre los participantes.

El ambiente doméstico resultó más desafiante de lo que los investigadores sospechaban. A veces, los participantes estropeaban accidentalmente al robot o movían la cámara, lo que invalidaba la captación de datos. A menudo, los hermanos de los niños autistas también querían jugar esos juegos, lo que aumentaba la complejidad del análisis. Pero ese entorno real también dio a los investigadores una comprensión más general sobre cómo diseñar los robots para que sean más efectivos. Descubrieron, por ejemplo, que, con el tiempo, todos los niños disminuyeron su relación con el robot, lo que finalmente motivó el último estudio publicado en Science Robotics.

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