La figura bajita que pulula por la tienda del campus de la Universidad Carnegie Mellon (CMU, en Estados Unidos), vistiendo una sudadera con capucha, no es un ladrón sino un robot haciendo el inventario. Responde al nombre de Andyvision y explora los estantes para generar un mapa interactivo en tiempo real de la tienda, por el cual pueden navegar los clientes a través de una pantalla. Al mismo tiempo, el robot realiza una comprobación de inventario detallada, identifica cada elemento en los estantes y alerta a los empleados si hay un bajo nivel de mercancías o si algo se ha colocado en un lugar incorrecto.

El prototipo lleva rodando por la tienda desde mediados de mayo. El martes de la semana pasada, Priya Narasimhan, profesora de la CMU encargada de dirigir el Centro Intel de Ciencia y Tecnología en Computación Integrada, hizo una demostración del sistema a los asistentes de un evento en los Laboratorios de Investigación de Intel en San Francisco (EE.UU.).

Mientras hace sus rondas, el robot utiliza una combinación de procesamiento de imágenes y algoritmos de aprendizaje de máquinas, además de una base de datos de imágenes 3D y 2D que muestran el inventario, y un mapa básico del plano de la tienda que, por ejemplo, le dice dónde van las camisetas y dónde se colocan las tazas. El robot tiene sensores de proximidad para no chocar con nada.

Ninguna de las tecnologías que utiliza son nuevas en sí mismas, señala Narasimhan. Es la combinación de diferentes tipos de algoritmos en un sistema de bajo consumo energético lo que hace que el sistema sea único. El mapa generado por el robot se envía a una gran pantalla táctil en la tienda, y también se manda en tiempo real una lista del inventario a los iPads del personal.

El robot utiliza distintos trucos para identificar los elementos. Busca códigos de barras y texto, y utiliza información sobre la forma, tamaño y color de un objeto para determinar su identidad. Estas tareas de visión por ordenador son bastante convencionales, asegura Narasimhan. Sin embargo, el robot también identifica objetos basándose en información sobre la estructura de la tienda y en el modo en que los elementos deben estar unos junto a otros. "Si hay una caja de color naranja brillante no identificada cerca del blanqueador Clorox, asume que es detergente Tide (cuyo envase es de dicho color)", indica.

El grupo de Narasimhan desarrolló el sistema después de entrevistar a diversos minoristas acerca de sus necesidades. Las tiendas pierden dinero cuando poseen bajas cantidades de un producto popular, y cuando un cliente pone un tarro de salsa en el pasillo del detergente significa que el que quiera comprarla no la va a encontrar (y que los empleados de la tienda no van a poder encontrarla tampoco). Hasta ahora, el sistema de inventario robótico parece haber ayudado al personal a saber dónde están las cosas. En otoño, Narasimhan espera saber si también ha ayudado a la tienda a ahorrar dinero.

Narasimhan piensa que los sistemas de inventario con visión por ordenador son más fáciles de implementar que las etiquetas inalámbricas RFID (del inglés Radio Frequency Identification, en español, identificación por radiofrecuencia), que no funcionan bien en tiendas con estanterías metálicas y deben colocarse en cada artículo, a menudo a mano. Un sistema de visión por ordenador no tiene que ser transportado en un robot. El mismo trabajo podría ser realizado por cámaras montadas en cada pasillo de un almacén.

Ruzena Bajcsy, profesor de la Universidad de California en Berkeley (EE.UU.), dedicado a investigar la visión por ordenador y la robótica, señala que otros grupos están trabajando en sistemas similares de inventario automatizado. El mayor desafío para un sistema de este tipo, señala, es saber si "puede funcionar con diferentes iluminaciones y adaptarse a diferentes entornos".

Después de su prueba inicial en la tienda del campus, Narasimhan señala que el sistema de Carnegie Mellon se someterá a pruebas en varias tiendas de la zona el próximo año.