{"id":205361,"date":"2026-06-15T07:28:17","date_gmt":"2026-06-15T06:28:17","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/un-conejo-robotico-identifica-a-quien-lo-abraza-por-la-voz\/"},"modified":"2026-06-15T07:28:17","modified_gmt":"2026-06-15T06:28:17","slug":"un-conejo-robotico-identifica-a-quien-lo-abraza-por-la-voz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/un-conejo-robotico-identifica-a-quien-lo-abraza-por-la-voz\/","title":{"rendered":"Un conejo rob\u00f3tico identifica a quien lo abraza por la voz"},"content":{"rendered":"

El grupo de\u00a0rob\u00f3tica social del Robotics Lab de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) ha desarrollado una metodolog\u00eda basada en inteligencia artificial que permite a un robot de compa\u00f1\u00eda tipo mascota reconocer a las personas con las que interact\u00faa. El prototipo, llamado M\u00eda, se eval\u00faa en centros de d\u00eda del Ayuntamiento de Madrid para la estimulaci\u00f3n afectiva personalizada de personas mayores con deterioro cognitivo.<\/p>\n

Uno de los retos de la rob\u00f3tica social es lograr interacciones naturales y adaptadas a cada usuario. Para ello, resulta clave que el robot identifique a su interlocutor<\/p>\n

Uno de los grandes retos de la rob\u00f3tica social es lograr interacciones naturales y adaptadas a cada usuario. Para ello, resulta clave que el robot identifique a su interlocutor. El nuevo sistema de reconocimiento por voz desarrollado por el equipo de la UC3M, publicado en la revista Applied Sciences, funciona\u00a0\u2018a bordo\u2019\u00a0\u00a0de M\u00eda, un conejo rob\u00f3tico dise\u00f1ado para simular una mascota.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Comportamiento personalizado<\/h2>\n

\u201cEste robot lo utilizamos en estimulaci\u00f3n afectiva para mayores con deterioro cognitivo y el reconocimiento de los usuarios es un paso importante para que el robot tenga un comportamiento personalizado adaptado a las necesidades de cada individuo\u201d, explica Jos\u00e9 Carlos Castillo Montoya, del grupo de rob\u00f3tica social del Robotics Lab de la UC3M.<\/p>\n

A diferencia de los sistemas tradicionales, que dependen de c\u00e1maras y procesamiento de imagen \u2014con altos requisitos de c\u00f3mputo y posibles implicaciones para la privacidad\u2014, esta propuesta utiliza solo el micr\u00f3fono del robot. Adem\u00e1s, opera de forma local e incremental, lo que aporta dos ventajas. Por un lado, protege la privacidad, ya que las huellas de voz no salen del dispositivo. Por otro, incorpora aprendizaje inmediato.<\/p>\n

<\/p>\n

M\u00eda no necesita una fase de configuraci\u00f3n para aprender tu voz; te escucha hablar por primera vez y genera un perfil autom\u00e1ticamente<\/p>\n

Arecia Segura Bencomo (UC3M)
\n<\/p>\n

\u201cEl robot no necesita una fase de configuraci\u00f3n para aprender tu voz; te escucha hablar por primera vez y genera un perfil autom\u00e1ticamente\u201d, se\u00f1ala Arecia Segura Bencomo, del Departamento de Ingenier\u00eda de Sistemas y Autom\u00e1tica de la UC3M.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Rob\u00f3tica animal y estimulaci\u00f3n afectiva<\/h2>\n

Este avance se encuadra en la rob\u00f3tica animal, un enfoque terap\u00e9utico que traslada los beneficios de la terapia con animales reales \u2014como la reducci\u00f3n del estr\u00e9s o la ansiedad\u2014 a entornos controlados en los que el cuidado del animal o el bienestar del paciente pueden limitar su uso.<\/p>\n


\n \"El
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<\/a><\/p>\n

El robot social de Elche que se cruz\u00f3 en Kansas con un ni\u00f1o autista <\/h3>\n

<\/p>\n

Ana Hernando<\/p>\n

\u201cEn el caso concreto de mayores con deterioro cognitivo, el robot activa la necesidad de cuidar a algo\u201d, indica el profesor Castillo. \u201cHemos comprobado en pruebas piloto en centros de d\u00eda del Ayuntamiento de Madrid que, adem\u00e1s de mejorar el estado an\u00edmico del mayor, el robot act\u00faa como un catalizador social: rompe el aislamiento, mitiga la soledad no deseada y fomenta que los usuarios empiecen a interactuar m\u00e1s entre ellos\u201d.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Una \u2018firma de voz\u2019 basada en IA<\/h2>\n

El sistema reproduce, en cierto modo, la capacidad de aprendizaje humano. Cada vez que una persona habla con el robot, el algoritmo analiza patrones de la se\u00f1al ac\u00fastica para crear una\u00a0\u2018firma de voz\u2019\u00a0\u00fanica. \u201cNuestra propuesta es sencilla porque las capacidades de c\u00f3mputo del robot son muy reducidas\u201d, explica Castillo Montoya. \u201cEl algoritmo genera una especie de mapa y, con c\u00f3digo abierto que hemos mejorado en nuestro laboratorio, agrupa las firmas que se parecen entre s\u00ed. Al final, cada grupo se corresponde con un usuario espec\u00edfico\u201d.<\/p>\n

El sistema reproduce, en cierto modo, la capacidad de aprendizaje humano. Cada vez que una persona habla con el robot, el algoritmo analiza patrones de la se\u00f1al ac\u00fastica<\/p>\n

El robot tambi\u00e9n responde a situaciones imprevistas en tiempo real. Si detecta una voz desconocida, la IA identifica que no encaja en ning\u00fan grupo previo y, si la interacci\u00f3n contin\u00faa, crea un perfil nuevo. En las pruebas experimentales, el software alcanz\u00f3 un alto porcentaje de acierto al identificar a usuarios ya registrados.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Nueva generaci\u00f3n de robots asistenciales<\/h2>\n

Este desarrollo abre v\u00edas a una nueva generaci\u00f3n de robots asistenciales y de compa\u00f1\u00eda m\u00e1s accesibles, capaces de integrarse en el hogar y aprender de forma aut\u00f3noma qui\u00e9nes son sus usuarios tras escuchar unas primeras palabras. El equipo destaca el potencial de personalizaci\u00f3n. \u201cQueremos que el robot sea capaz de adaptarse, reaccionando de manera distinta seg\u00fan qui\u00e9n tenga delante. Si detecta a un usuario determinado que tiende a estar m\u00e1s intranquilo, se activar\u00e1n autom\u00e1ticamente mecanismos y comportamientos espec\u00edficos orientados a calmar a esa persona\u201d.<\/p>\n

En la actualidad, el equipo cuenta con varios prototipos de M\u00eda en funcionamiento y contin\u00faa el desarrollo en entornos cl\u00ednicos reales, mientras busca alianzas con empresas interesadas en llevar esta tecnolog\u00eda al mercado.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

Segura-Bencomo, A. et al. \u201cA User Recognition Methodology Based on Voice Biometrics and Dynamic Clustering for Social Robots\u201d. Appl Sci<\/a>. 2026<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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