La Human-Robot International Conference busca reunir a los mejores investigadores de todo el mundo y darles la oportunidad de presentar sus proyectos innovadores. La conferencia se centra en el intercambio de ideas sobre los avances tecnológicos más recientes en HRI. En una era marcada por los avances tecnológicos, este encuentro anual es una oportunidad invaluable para mantenerse al día con los hallazgos más recientes en el campo de la HRI. Y, sobre todo, inspira y apoya la investigación multidisciplinaria.

# El enfoque de HRI 2019: HRI colaborativa

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 a:

Kyu Jin Cho: profesor distinguido de la Seoul National University. Ha explorado nuevos diseños de robots blandos, como un robot que salta sobre el agua, robots de origami y un robot blando que se lleva puesto en la mano, llamado Exo-Glove Poly, que recibió cobertura de más de 300 medios de comunicación.

Janet Vertesi: investigadora posdoctoral en la Society of Fellows in the Liberal Arts de la Princeton University 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 organizacionales afectan y reflejan las actividades y los resultados científicos de los científicos planetarios.

Jangwon Lee: candidato a doctorado en música por computadora en el Music and Audio Computing Lab. Es un investigador musical enfocado en la interacción musical en dispositivos móviles, en particular en cómo los nuevos métodos de interacción y las limitaciones de los dispositivos móviles pueden usarse en la música por computadora expresiva. También forma parte de la banda coreana peppertones, es un conductor de televisión activo e investigador de música por computadora.

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

Interacción entre personas y peluches en el stand de Eyeware en la conferencia HRI 2019

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 un oso grizzly mediante el 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 de abajo aparece nuestro colega Bastjan Prenaj, director de desarrollo de negocios (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. Por su parte, Grizzly Bear andaba de coqueto en la conferencia y, cada vez que alguien lo 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 contamos cómo funciona GazeSense 3D, que hizo posible este escenario.

Configuración de la demostración 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 sensor de profundidad. El programa puede seguir la atención hacia objetos de interés en un espacio abierto. En la demostración descrita arriba, presentada en la conferencia HRI, el software captaba la mirada y la atención del visitante y las usaba para activar un comportamiento interactivo en 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 habría sido el mismo.

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

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

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