Ventura ha destacado la necesidad de que esa investigación se aplique y sea útil a la sociedad porque "sin un buen sistema previo de I+D no puede existir la innovación" para añadir que el proyecto RoboEarth "es el ejemplo de ello".

Precisamente, Ventura hizo estas declaraciones durante una visita al proyecto RoboEarth, Interconexión global para Robótica de Servicio, que se desarrolla en el Instituto de Investigación en ingeniería de Aragón (I3A) en colaboración con cinco universidades europeas: Technische Universiteit Eindhoven (TU/e), Universität Stuttgart (USTUTT), Eidgenössische Technische Hochschule Zürich (ETHZ), Technische Universität München (TUM) y Universidad de Zaragoza (Unizar). También forma parte del consorcio Philips Applied Technologies como socio industrial. El proyecto está financiado por la Comisión Europea.

RoboEarth propone que existen robots similares que desarrollan labores semejantes en entornos análogos. El objetivo es explotar esta información a priori, común a todos los robots que hacen tareas equivalentes.

La investigación consiste en crear un sistema de bases de datos, RoboEarth, en el que los distintos robots que van a desempeñar iguales tareas en diferentes lugares intercambien información de cómo percibir, navegar y ejecutar acciones en un entorno igual consultando la base de datos RoboEarth, lo que facilitará el reconocimiento de los elementos que están en la escena.

Por ejemplo, en el entorno genérico de un hospital "es razonable" asumir cierta información a priori, como la existencia de camas, goteros o mesillas. La percepción basada en objetos reconocibles también permitirá la descripción de las tareas de forma relativa a los objetos con los que interactúa el robot, por lo que podrán ejecutarse acciones del tipo "entra a la habitación y posiciónate al lado de la cama", explican desde el Gobierno de Aragón en un comunicado.

Así, un robot que entre en servicio en un hospital de Zaragoza puede explotar los procedimientos aprendidos y acumulados por robots operando en Eindhoven. Pasado un tiempo, este robot también podrá cargar en la base de datos nuevos procedimientos que serán explotados por otros robots. Todo lo aprendido una vez en algún lugar sobre una actividad o tarea no necesitará ser nuevamente aprendido en otro, puesto que se produce una actualización incremental del conocimiento en ese ámbito.

Durante los últimos años, el equipo de Unizar del I3A, que dirige el investigador Luis Montano ha producido algoritmos tanto para la navegación segura como para la construcción de mapas, fundamentalmente a partir de cámaras de visión, minimizando las suposiciones a cerca de cómo es la escena de trabajo, de hecho, inicialmente se supone una escena totalmente desconocida.

Los mapas generados actualmente contienen información sobre las medidas 3D del entorno, pero capturan poca información sobre la naturaleza de la escena observada; localizan con mucha precisión puntos, pero no saben que esos puntos pertenecen, por ejemplo, a una cama. Los mapas construidos asumen escenas estáticas, por lo que al mover los elementos dentro de una escena dejan de ser válidos.