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Diseñan un robot cuyo software imita el proceso de aprendizaje del cerebro | Noticias de santander, colombia y el Mundo

2009-02-04 13:57:02

Diseñan un robot cuyo software imita el proceso de aprendizaje del cerebro

Diseñan un robot cuyo software imita el proceso de aprendizaje del cerebro

Es la teoría de la evolución llevada a una escala infinitesimal de tiempo, gracias a un robot elaborado en la Gordon University de Aberdeen (Escocia) que incrementa automáticamente su "inteligencia" y complejidad a medida que lo hace su estructura física.

Los robots actuales no pueden afrontar esos cambios por si mismos sin rediseñar por completo su software, algo que resulta caro y poco operativo, por lo que el trabajo del equipo de inteligencia artificial del profesor Christopher MacLeod puede ser de gran ayuda.

"Si realmente queremos construir robots humanoides complejos con aún más sensores y comportamientos más complejos, es fundamental que puedan crecer en complejidad a medida que pasa el tiempo, igual que hicieron las criaturas biológicas", afirma MacLeod en un artículo que publica en su último número la revista "New Scientist".

MacLeod recuerda que los seres humanos evolucionaron al ritmo que su capacidad y complejidad cerebral aumentaban gracias a que nuevos grupos de neuronas se añadían a la estructura neuronal ya existente y que, paralelamente, se desarrollaban extremidades y sentidos.

De la misma manera, el programa informático del robot diseñado en la Universidad escocesa se auto-asigna de manera automática nuevos grupos de "neuronas" destinadas a adaptar su funcionamiento a los nuevos elementos que se incorporen a su estructura original.

Una red neural controla el robot mediante un software formado por una serie de nódulos de procesadores interconectados que pueden ser programados para realizar las acciones deseadas.

Por ejemplo, según se explica en el artículo de "New Scientist", si el objetivo es mantener el equilibrio y el robot recibe en sus sensores la señal de que se está cayendo, la reacción será mover sus extremidades para intentar mantenerse en pie.

Si sigue en pie, la combinación de acciones que han sido necesarias para lograrlo se guardarán en los procesadores, pero si no lo consigue y cae, el robot hará nuevos ajustes e intentará algo distinto cuando vuelva a presentarse el problema.

Encontrar la mejor combinación no es fácil, admiten los investigadores, por lo que se emplea un algoritmo evolutivo para ayudar al sistema de control a adaptarse de manera óptima.

La investigación comenzó con un robot muy sencillo del tamaño de un libro, que tenía dos tubos sólidos como piernas y un motor que permitía moverlas en un ángulo de hasta 180 grados.

El siguiente paso consistió en proporcionar al sistema de control del robot, formado por seis "neuronas", una primera orden muy simple: avanzar lo más posible durante 1.000 segundos.

A partir de ese momento, el software empezó a buscar cómo evolucionar para encontrar la manera más rápida de desplazarse.

"Se caía todo el tiempo, casi como una marioneta", explica MacLeod, "pero hubo un momento en que empezó a avanzar y a no caerse casi inmediatamente, y siguió mejorando progresivamente hasta que empezó a saltar encima del banco como si fuera un Gobio Saltarín".

El Gobio Saltarín es un pez que sale del agua para comer y que los expertos consideran un eslabón viviente que demuestra que la vida empezó en el agua, evolucionando con especies como ésta hacia la vida de vertebrados y mamíferos sobre la superficie terrestre.

El equipo de la Gordon University añadió posteriormente "piernas articuladas" a los tubos y comprobó que gracias al algoritmo evolutivo el robot asumía que tenía que aprender de nuevo a caminar y que lo hacía asignándose una nueva capa de neuronas, al tiempo que "congelaba" el uso de las que le permitieron dar los primeros pasos.

"Es justamente como el cerebro evolucionó, añadiendo capas", argumenta McLeod, quien expresa su confianza en que esta tecnología sirva para construir robots más inteligentes y prótesis más eficaces para personas que han perdido alguna extremidad.

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