El Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha desarrollado un robot social con inteligencia artificial y modelos matemáticos para apoyar a terapeutas en sesiones con niños con trastorno del espectro autista (TEA). El dispositivo toma decisiones de forma autónoma y expresa emociones propias según la interacción con los menores, con el objetivo de favorecer la comunicación social y el estado de ánimo durante las actividades terapéuticas.
Las primeras pruebas se realizaron en junio en Madrid con actividades de aprendizaje diseñadas por especialistas de Deletrea, centro dedicado al tratamiento de personas con autismo y trastornos del desarrollo del lenguaje. El robot se plantea como una herramienta asistencial para terapias dirigidas a menores con TEA, una condición de origen neurobiológico que afecta a la comunicación y a la interacción social.
En España, más de 90.000 alumnos y alumnas presentan este trastorno, lo que equivale a más del 30% del alumnado con necesidades educativas especiales, según datos del Ministerio de Educación, Formación Profesional y Deporte del curso 2023-2024. El desarrollo se enmarca en el proyecto Emorobcare y ha sido coliderado por David Ríos Insua, profesor de investigación del CSIC en el Instituto de Ciencias Matemáticas, ICMAT, y Juan Antonio Rodríguez Aguilar, profesor de investigación del CSIC en el Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial, IIIA.
Un robot social para apoyar terapias de niños con autismo
En esta primera fase, el sistema se ha programado para trabajar competencias de lenguaje. El robot es como un coterapeuta: un mediador que facilita la comunicación social con los niños. La entidad destaca que el robot puede actuar como elemento motivador al incorporar estímulos concretos, como luces y colores, en un contexto terapéutico en el que la motivación resulta determinante para el aprendizaje.
El dispositivo se diferencia de otros robots sociales por su modelo emocional y de toma de decisiones, desarrollado por el equipo del ICMAT. Este modelo permite que el robot seleccione cómo actuar y qué emoción expresar en función de la interacción con las personas. Además, está diseñado para interactuar con usuarios, tiene un planteamiento de bajo coste y podría aplicarse a distintos ámbitos.
Para comunicarse con niños y terapeutas, el robot integra varios modelos de inteligencia artificial. Primero utiliza reconocimiento del habla para convertir en texto lo que dicen las personas; después, modelos de lenguaje generan una respuesta ajustada al contexto de la conversación; por último, sistemas de generación de voz transforman ese texto en audio con la voz del robot.
El sistema también incorpora modelos de visión por computador para reconocer gestos de cabeza y manos, además de estimar la atención del interlocutor. La información visual y oral se combina para orientar la interacción. Asimismo, uno de los retos técnicos ha sido lograr una respuesta ágil, pese a que los modelos de IA funcionan en un entorno con recursos computacionales limitados.
Toma de decisiones autónoma y modelo emocional
El robot decide de forma autónoma a partir de una serie de objetivos vitales definidos previamente y adaptados al contexto de uso. En la aplicación terapéutica, su necesidad más básica es disponer de energía; una vez cubierta, trata de interactuar con el niño, enseñarle contenidos y contribuir a que se sienta bien.
En cada momento, los modelos calculan qué acción puede maximizar la utilidad esperada de esos objetivos, priorizando los más básicos. Entre las opciones figuran contar un chiste, continuar un juego o cambiar de actividad terapéutica. Para tomar esa decisión, el sistema predice cómo podrían reaccionar tanto el niño como el terapeuta.
Las consecuencias de esas decisiones modifican el estado emocional del robot y, a su vez, influyen en sus objetivos y comportamientos posteriores. Si el resultado de una acción es positivo, el robot muestra un estado más alegre, con una intensidad mayor cuando el resultado era menos esperado. Si el resultado es negativo, ocurre lo contrario. Estas variaciones se reflejan en la expresión facial, la forma de hablar y la conducta: cuando está más contento, tiende a perseguir objetivos más avanzados, mientras que en estados más tristes se centra en los más básicos.
IA adaptada a la comunicación terapéutica
El equipo ha ajustado los modelos de generación de habla a dinámicas habituales en las sesiones. Los terapeutas suelen ofrecer pistas arrastrando letras, como alargar un sonido para sugerir una respuesta, o utilizar el susurro como recurso comunicativo. También emplean tonos enfáticos, alegres, neutros, tristes o enfadados para facilitar la comprensión y la respuesta del niño.
Para reproducir esos matices, los investigadores han clonado las voces de un actor y una actriz. A partir de ellas, el robot puede generar diferentes tonos de habla, susurros y arrastres de letras necesarios para las actividades terapéuticas.
La visión por computador también se ha adaptado a formas de comunicación no verbal frecuentes en algunas personas con autismo. El sistema reconoce acciones como señalar objetos, mover la cabeza para afirmar o negar y realizar gestos con la mano para pedir, saludar o indicar basta.
El diseño de las expresiones faciales y corporales del robot se ha limitado a un conjunto reducido y fácilmente reconocible. Deletrea señala que esta interacción, con menos estímulos sociales como miradas, movimientos corporales, gestos o expresiones faciales, puede resultar más clara para los niños al reducir elementos que pueden generar confusión.
Además de su uso en terapias con menores con TEA, el proyecto contempla posibles aplicaciones vinculadas a sus capacidades afectivas y de toma de decisiones, como el acompañamiento de personas mayores, la enseñanza de idiomas o el apoyo a pacientes de larga duración en hospitales. Emorobcare está financiado por el programa IA Excelente de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial del Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública.
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