Investigadores de la UC3M han desarrollado un conejo robótico llamado Mía, que utiliza reconocimiento de voz para interactuar de manera personalizada, mejorando el bienestar emocional de personas mayores con deterioro cognitivo.
Uno de los desafíos más significativos en el ámbito de la robótica social es lograr que las máquinas interactúen con los humanos de manera natural y personalizada. Un equipo de investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) ha desarrollado un sistema innovador de reconocimiento por voz, implementado en un conejo robótico llamado Mía, que simula ser una mascota. Este avance se detalla en un artículo reciente publicado en la revista Applied Sciences. Según José Carlos Castillo Montoya, uno de los autores del estudio, este robot se utiliza para estimular afectivamente a personas mayores con deterioro cognitivo, y el reconocimiento de usuarios es crucial para ofrecer un comportamiento adaptado a las necesidades individuales.
A diferencia de otros sistemas tradicionales que dependen de cámaras y procesamiento visual —los cuales suelen requerir potentes capacidades computacionales y pueden plantear problemas de privacidad—, el nuevo enfoque se basa únicamente en el micrófono integrado del robot. Esta metodología no solo garantiza mayor privacidad al mantener las huellas vocales dentro del dispositivo, sino que también permite un aprendizaje dinámico: “El robot no necesita una fase inicial para aprender tu voz; simplemente te escucha hablar por primera vez y genera automáticamente un perfil”, explica Arecia Segura Bencomo, coautora del estudio.
Mía representa un avance significativo dentro del campo de la robótica animal, que busca replicar los beneficios terapéuticos comprobados de la interacción con animales reales en entornos donde su uso puede ser limitado. Según Castillo, este tipo de robots activa el instinto de cuidado en los usuarios: “Hemos realizado pruebas piloto en centros para mayores en Madrid y hemos observado mejoras en su estado emocional. Además, el robot actúa como un catalizador social al romper el aislamiento y fomentar interacciones entre ellos”.
El sistema implementado emula el aprendizaje humano al analizar cada conversación con el usuario para crear una “firma vocal” única. “Nuestra propuesta es sencilla debido a las limitadas capacidades computacionales del robot”, señala Castillo Montoya. El algoritmo crea un mapa acústico agrupando firmas similares para identificar a cada usuario específico.
Este desarrollo abre posibilidades hacia una nueva generación de robots asistenciales más accesibles, capaces de integrarse en hogares y aprender quiénes son sus miembros simplemente escuchando saludos cotidianos. Los investigadores destacan el potencial futuro para personalizar aún más estas interacciones: “Queremos que el robot pueda reaccionar diferentemente según quién esté frente a él. Si detecta a un usuario que tiende a estar ansioso, activará comportamientos específicos para calmarlo”. Actualmente, el equipo sigue trabajando con varios prototipos operativos mientras explora colaboraciones con empresas interesadas en llevar esta tecnología al mercado general.
Referencia bibliográfica: Segura-Bencomo, A.; Maroto-Gómez, M.; Gamboa-Montero, J.J.; Castillo, J.C. A User Recognition Methodology Based on Voice Biometrics and Dynamic Clustering for Social Robots. Appl. Sci. 2026, 16, 4548 2026 https://doi.org/10.3390/app16094548.