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¡Bienvenidos a Cuanta Ciencia! En donde hablamos de los descubrimientos más curiosos en el terreno de la ciencia.

En este episodio hablamos de robots con ojos pispiretos, Doggo, el robot económico de 3,000 dólares y algoritmos para mejorar la movilidad en vehículos autónomos.

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La cadena de súper mercados Giant Food Stores tiene un programa en que la asistencia a sus clientes se hace con robots conocidos como Marty. Mientras que esto ayuda a que los trabajadores humanos puedan dedicarse a otras funciones de manera más efectiva, los clientes pueden sonreir ya que los robots Marty tienen ojos como de caricatura, o googly eyes con lo que se ven más simpáticos, pero lo interesante es que esto hace que la gente que interactua con ellos actue diferente. De acuerdo al Dr. Amrisha Vaish, parte del departamento de psicología de la Universidad de Virginia: "Los humanos son muy sensibles a la presencia de otros, y actúan de manera más social. Esto se conoce como el paradigma del ojo observante".

Estudiantes de la Universidad de Stanford tienen un nuevo compañero conocido como Doggo, robot de cuatro patas cuyo gran avance es su costo. Sus creadores, el laboratorio de Movilidad Extrema de Stanford, lo hicieron con un costo de menos de 3,000 dólares y su diseño es completamente libre, lo cual implica que cualquier persona puede imprimir los planos y ensamblar su propio Doggo.

"Queremos que el Doggo de Stanford sea este robot de tecnología libre que puedas construir por ti mismo con poco presupuesto" dice Nathan Kau, líder del proyecto de Extreme Mobility.

A pesar de su costo, Doggo funciona mejor en sus mecanismos de movilidad que robots más caros como el Minitaur de Ghost Robotics, cuyo costo aproximado es de 11,500 dólares.

Investigadores de la Universidad de Cambridge programaron una pequeña flota de carros minitatura automatizados para conducir en una autopista de varios carriles y ver como afectaban el flujo del tráfico cuando uno de ellos se detenían. Cuando los coches iban en modo de no cooperativo y uno de ellos se detenía, los vehículos detrás del mismo se detenían y creaban tapones de tráfico, como pasa normalmente con conductores humanos, creando filas y tránsito lento. Sin embargo, si los autos iban en modo cooperativo y no se detenía, este mandaba una señal a los demás para que los de los carriles exteriores bajaban su velocidad, para que los autos en carriles interiores pudieran rebasar al auto que se había parado, sin detener el flujo del tránsito de manera significativa.

Michael He, estudiante de St. Johns College que diseñó los algoritmos para el experimento dijo que "Los vehículos autónomos podrían solucionar muchos problemas asociados con el tránsito en la ciudad, pero es necesario lograr que trabajen en conjunto.

Y con esto terminamos este episodio de Cuanta Ciencia. Recuerden que este proyecto solo puede continuar con su apoyo. Si les gustó este video, denle like, dejen sus comentarios y compartan, que no les cuesta nada. Este y más episodios estarán disponibles en nuestra página de Facebook.com/CuantoContenido. Yo soy Dan Campos, gracias por acompañame, y estaremos viéndonos en otro episodio, en la pequeña pantalla.