La Unión Europea ha concedido, dentro del programa Horizon Europe, dos proyectos de investigación vinculados con la robótica cognitiva que serán liderados por un grupo de investigación de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales (ETSII), perteneciente a la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), y coordinado por Ricardo Sanz, responsable del grupo de investigación Laboratorio de Sistemas Autónomos de la UPM.
El proyecto Coresense, dotado con un presupuesto de 4,9 millones de euros, nace de la necesidad de dotar a los robots de una mayor autonomía robusta. Esto es necesario debido al aumento de los problemas relacionados con la fiabilidad, la resiliencia y la confianza en ellos cuando operan en entornos abiertos. La esencia del problema se asocia a que los robots sufren de una falta de comprensión profunda de lo que está sucediendo a su alrededor y una falta de consciencia de cuál es su papel en dicha situación. Este proyecto trata de proporcionar una solución a esta necesidad en forma de una teoría formal de la comprensión, una teoría de la consciencia situada, recursos de software reutilizables para aplicar estas teorías en robots reales, y tres demostraciones de su capacidad en robots reales: aumentando la resiliencia de grupos de drones de inspección, aumentando la flexibilidad de los robots de fabricación industrial e incrementando la alineación humana de los robots sociales. El objetivo último es desarrollar una arquitectura cognitiva para robots autónomos basada en un concepto formal, la comprensión de la situación orientada al valor humano y la necesaria autoconciencia del robot para mejorar su flexibilidad, resiliencia y explicabilidad.
Por otro lado, con un presupuesto aproximado de 3,3 millones de euros, el proyecto Metatool se basa en el uso de modelos predictivos de neurociencia asociados a la conciencia humana, utilizando tanto evidencia neurocientífica como estudios arqueológicos del uso de herramientas y la emergencia de la cognición humana, para desarrollar un novedoso modelo computacional de metacognición basado en el procesamiento metapredictivo y validando su utilidad en robots reales del laboratorio. Los sistemas y robots de inteligencia artificial actuales no pueden monitorizar y evaluar adecuadamente las consecuencias de sus acciones y mucho menos desarrollar nuevas herramientas para abordar los desafíos ambientales. Este proyecto tiene como objetivo proporcionar un modelo computacional de autoconciencia sintética para mejorar la adaptación de los robots y permitirles la invención de herramientas con que extender su cuerpo y su capacidad de actuar en el mundo, con lo que abrirá un camino para la próxima generación de sistemas artificiales que pueden realizar actividades de adaptación y anticipación usando recursos en su entorno.
Proyecto Hub de Innovación Digital en Inteligencia Artificial y Robótica para los Objetivos de Desarrollo Sostenible AIR4S" con número de referencia OI2020-UPM-2.4, financiado por la Comunidad de Madrid a través de la Convocatoria 2020 de entidades de enlace de la innovación tecnológica.
