Un robot con inteligencia artificial puede detectar el nivel de estrés de buzos a partir de las burbujas que exhalan

Un equipo de la Universidad de Minnesota desarrolló un sistema de inteligencia artificial que permite a robots submarinos medir en tiempo real el estrés de un buzo a partir de las burbujas que exhala, una capacidad pensada para detectar agotamiento, hiperventilación o dificultad respiratoria en entornos donde los sensores convencionales suelen fallar, informó el portal tecnológico TechXplore.

El avance, publicado en la revista especializada en robótica y sistemas autónomos The International Journal of Robotics Research, se basa en visión robótica y marca la primera vez que este tipo de tecnología se utiliza para estimar la frecuencia respiratoria humana bajo el agua.

El sistema observa la frecuencia y el volumen de las burbujas que salen del regulador del buzo. A partir de esas señales, el robot puede inferir si la respiración se ubica por debajo de lo normal, en un rango normal o por encima de lo esperado, una referencia que permite identificar situaciones de tensión física.

Clasificación de la respiración en tres niveles

En las pruebas de campo, el sistema de comunicación llamado HREyes permitió que el robot informara a su compañero humano sobre su estado. La clasificación utilizó tres rangos: “por debajo de lo normal”, con menos de 14 respiraciones por minuto; “normal”, entre 14 y 20; y “por encima de lo normal”, con más de 20 respiraciones por minuto.

Esa conversión de observaciones visuales en respiraciones por minuto apunta a resolver un problema persistente del monitoreo médico bajo el agua. Los sensores tradicionales y los dispositivos corporales suelen perder precisión porque los trajes húmedos o secos impiden el contacto necesario para obtener lecturas fiables, y la transmisión inalámbrica de datos en el agua es muy limitada.

Junaed Sattar, profesor asociado del Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería y autor principal del trabajo, explicó que el objetivo era dar a los buzos “un compañero robótico de seguridad dedicado para proporcionar un segundo par de ‘ojos’ capaz de leer el estrés fisiológico bajo el agua”. Añadió: “Este trabajo es un primer paso hacia la evaluación no solo de uno, sino de un grupo de buzos en el campo de visión del robot”.

Entrenamiento con imágenes borrosas y audio sincronizado

Para entrenar el modelo de inteligencia artificial, los investigadores diseñaron un sistema de “etiquetado difuso”. Como las imágenes submarinas pueden ser turbias, el equipo clasificó manualmente miles de imágenes y utilizó señales de audio sincronizadas: los sonidos característicos de las exhalaciones del regulador sirvieron para enseñarle al robot cómo se ve una respiración.

Demetrious Kutzke, doctorando en el Laboratorio de Robótica y Visión de la Universidad de Minnesota y autor principal del estudio, señaló que vigilar la respiración es un signo vital estándar en tierra, pero hacerlo bajo el agua plantea grandes dificultades técnicas y prácticas.

Para afrontar ese problema, el equipo reunió un conjunto amplio de registros de audio y video obtenidos en distintos entornos. La recopilación se hizo en el lago Superior, en Duluth; en Square Lake, en Stillwater, ambos en Minnesota; y en el mar Caribe frente a la costa de Barbados, con el fin de preparar al vehículo autónomo submarino (AUV, por sus siglas en inglés) para operar con diferentes temperaturas del agua y distintos niveles de visibilidad.

El siguiente paso, detalló el portal, será combinar los datos de frecuencia respiratoria con un análisis del movimiento del buzo. La integración de ambas métricas apunta a construir un “perfil de bienestar” más completo para reforzar la seguridad en exploraciones de aguas profundas.

Además de Sattar y Kutzke, el equipo incluyó a Vennela Dupati, estudiante de grado de los departamentos de Ciencias de la Computación e Ingeniería y de Ingeniería Eléctrica y de Computación.