La International Conference on Human-Robot Interaction reúne a los mejores investigadores de todo el mundo y les ofrece la oportunidad de presentar sus proyectos innovadores. La conferencia se centra en el intercambio de ideas sobre los últimos avances tecnológicos en HRI. En una época marcada por el progreso tecnológico, este encuentro anual es una oportunidad inestimable para estar al día de los últimos hallazgos en el campo de la HRI. Y, sobre todo, inspira e impulsa la investigación multidisciplinar.

# El tema de HRI 2019: Collaborative HRI

Si la edición del año pasado en Chicago se centró en «Robots for Social Good», el tema de este año fue «Collaborative HRI».

Jung Kim, presidente general de HRI 2019, durante su discurso en la cena

Entre los ponentes principales de HRI, destacamos:

Kyu Jin Cho: profesor distinguido de la Universidad Nacional de Seúl. Ha explorado nuevos diseños de robots blandos, como un robot que salta sobre el agua, robots de origami y un robot blando ponible para la mano, llamado Exo-Glove Poly, del que se hicieron eco más de 300 medios de comunicación.

Janet Vertesi: investigadora posdoctoral de la Society of Fellows in the Liberal Arts de la Universidad de Princeton y profesora de Sociología. La mayor parte de su investigación trata sobre los equipos de naves espaciales robóticas de la NASA y sobre cómo los factores organizativos influyen en las actividades y los resultados científicos de los científicos planetarios, y cómo se reflejan en ellos.

Jangwon Lee: doctorando en música por ordenador en el Music and Audio Computing Lab. Es un investigador musical especializado en la interacción musical móvil, en concreto en cómo los nuevos métodos de interacción y las limitaciones de los dispositivos móviles pueden aprovecharse en la música por ordenador expresiva. También forma parte del grupo coreano peppertones, es un conocido presentador de televisión e investigador de música por ordenador.

Gil Weinberg: doctor en Media Arts and Sciences por el MIT. Su investigación se centra en desarrollar la creatividad artificial y la expresión musical de robots y humanos aumentados. La interacción persona-robot y la tecnología musical son el eje principal de sus análisis y aplicaciones.

Interacción entre personas y peluches en el stand de Eyeware en la conferencia HRI2019

En la International Conference on Human-Robot Interaction 2019, Eyeware presentó GazeSense, su software de seguimiento ocular 3D, para hacer posible la interacción entre personas y objetos inanimados. Con solo el seguimiento de la mirada, los visitantes interactuaron con Extremely Rabbit y Grizzly Bear en el stand de Eyeware.

El presidente de HRI 2019 en Corea interactúa con Grizzly Bear gracias al software de seguimiento ocular 3D de Eyeware Jung Kim (presidente de HRI 2019) interactuando con Grizzly Bear

Como patrocinador plata de HRI 2019 en Corea del Sur, Eyeware participó activamente en el evento. En la imagen inferior aparece nuestro compañero Bastjan Prenaj, CBDO de la empresa, haciendo una demostración del software GazeSense 3D. Cuando Bastjan dirige su atención hacia Extremely Rabbit, este empieza a interactuar con él y le pide toda su atención. Grizzly Bear, en cambio, estaba de humor ligón en esta conferencia, y cada vez que alguien le miraba, le soltaba la famosa frase para ligar de Joey Tribbiani: #HowYOUdooin? Si te preguntas cómo es posible esta interacción entre los peluches y el público, más abajo te explicamos cómo funciona GazeSense 3D, el software que hizo posible este escenario.

Montaje de la demo de GazeSense 3D de Eyeware con Extremely Rabbit y Grizzly Bear

¿Cómo funciona GazeSense 3D?

GazeSense 3D es un software de seguimiento ocular para cámaras con detección de profundidad. El programa puede seguir la atención hacia objetos de interés en un espacio abierto. En la demo anterior, presentada en la conferencia HRI, el software captaba la mirada y la atención del visitante y las usaba para activar el comportamiento interactivo de los peluches. Extremely Rabbit y Grizzly Bear «hablaban» cuando el usuario los miraba. Si los peluches se hubieran sustituido por otros objetos, el resultado de la interacción podría haber sido el mismo.

Pantalla izquierda: Bastjan usando la función de seguimiento de la mirada de GazeSense 3D

Pantalla derecha: visualización 3D de Bastjan mirando los objetos identificados

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