Puebla, Pue., 18 de marzo de 2025. El egresado de la Maestría en Ciencias de la Computación (FCC) de la BUAP, Marcos Ariel Leiva Vasconcellos, fue galardonado con el Premio a la Mejor Tesis de Posgrado 2024, en la categoría de Ingeniería y Tecnología, otorgado por la Vicerrectoría de Investigación y Estudios de Posgrado, por su trabajo titulado “Imitación de expresiones faciales humanas en un robot humanoide”.
La investigación de Leiva Vasconcellos se centra en un desafío crucial en el ámbito de la robótica y la inteligencia artificial: dotar a los robots humanoides de la capacidad de imitar expresiones faciales humanas, un componente esencial para lograr interacciones más naturales entre seres humanos y máquinas. Según su tesis, la interacción efectiva con los robots no sólo depende de su capacidad para entender y producir lenguaje verbal, sino también de su habilidad para expresar emociones a través de su rostro, como lo hacen las personas.
Una metodología innovadora para replicar expresiones faciales
El objetivo principal de la investigación fue desarrollar una metodología para que un robot humanoide, llamado Arthur, pudiera reflejar con precisión y naturalidad las expresiones faciales humanas. Con 32 grados de libertad en su rostro, Arthur tiene la capacidad de replicar una amplia gama de movimientos faciales, esenciales para simular emociones. Para lograrlo, Leiva Vasconcellos utilizó un sistema basado en técnicas de visión por computadora y aprendizaje automático, utilizando la biblioteca MediaPipe Face Mesh para detectar 468 puntos faciales en el rostro humano. De estos puntos, 27 fueron seleccionados para construir una “malla emocional” que refleja las emociones humanas mediante vectores formados por los ángulos de las aristas entre los puntos faciales.
El análisis y clasificación de las emociones se llevó a cabo mediante tres algoritmos de aprendizaje automático: K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVM) y Random Forest, evaluando cuál de ellos brindaba mejores resultados en la replicación de expresiones faciales.
Resultados y avances en la robótica emocional
La investigación reveló que el algoritmo KNN fue el más efectivo, alcanzando una precisión del 85% en la clasificación de emociones como la alegría, la tristeza y la sorpresa. No obstante, se encontraron limitaciones al intentar replicar expresiones emocionales más complejas o mixtas, lo que sugiere que la clasificación de emociones más sofisticadas sigue siendo un área de mejora para futuras investigaciones.
El trabajo de Leiva Vasconcellos fue dirigido por el doctor David Pinto Avendaño, titular de la Dirección de Innovación y Transferencia de Conocimiento (DITco) de la BUAP. El doctor Pinto destacó que esta metodología representa un avance significativo hacia la creación de robots humanoides más expresivos, capaces de interactuar de manera más fluida y natural con las personas, aunque se reconoce que aún existen áreas de mejora, especialmente en la clasificación de emociones más complejas y en la integración de factores como el contexto y las diferencias culturales en las expresiones faciales.
Un investigador con más de 10 años de experiencia
Marcos Ariel Leiva Vasconcellos cuenta con más de una década de experiencia en áreas clave como el aprendizaje automático, visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y computación blanda. Además, ha realizado importantes publicaciones científicas en procesamiento de imágenes y análisis de opiniones. Su trabajo no solo aporta al campo académico, sino que también sienta las bases para futuros desarrollos en la interacción humano-robot, un área con gran potencial de transformación en diversos sectores.
Este reconocimiento subraya la relevancia de investigaciones que combinan la tecnología y la innovación para abrir nuevas posibilidades en la robótica, y resalta el impacto que pueden tener en la creación de robots más intuitivos, empáticos y funcionales, mejorando las relaciones y la colaboración entre humanos y máquinas.
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