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Los robots “aprenden” a sobreponerse a sus “heridas”

La técnica ayudará a desarrollar robots más eficaces y autónomos, que puedan ayudar, por ejemplo, a los equipos de rescate sin requerir de una atención continua.

La técnica ayudará a desarrollar robots más eficaces y autónomos, que puedan ayudar, por ejemplo, a los equipos de rescate sin requerir de una atención continua.

Al igual que los seres humanos son capaces de buscar una forma alternativa de seguir caminando cuando se tuercen un pie, los robots han conseguido ahora “aprender” a adaptarse y sobreponerse automáticamente a sus “heridas” para continuar con su trabajo.

Un grupo de expertos de la Universidad Pierre y Marie Curie de Francia y de la de Wyoming (EE.UU) ha logrado que un robot de seis patas se adapte a caminar incluso con dos rotas o que aprenda a colocar un objeto con un brazo mecánico aun cuando tenga rotos varios motores, según un estudio que publica este miércoles la revista Nature.

Esta nueva técnica, según los expertos, ayudará a desarrollar robots más robustos, eficaces y autónomos, que puedan, por ejemplo, ayudar a los equipos de rescate “sin requerir de una atención continua” y hará más fácil crear asistentes robóticos personales que puedan seguir siendo útiles pese a que se les haya roto alguna parte.

Al contrario que los robots, las personas se adaptan a sus heridas y si se hacen un esguince en el tobillo buscan rápidamente otra manera de andar, de igual manera los animales tienen una “capacidad increíble” de adaptación, como los perros con tres patas que pueden incluso atrapar los objetos que se les lanzan.

“Cuando los animales se hieren no empiezan desde cero” sino que “tienen ‘intuiciones’ sobre diferentes maneras de comportarse, lo que les permite seleccionar de forma inteligente unos pocos comportamientos para ir probando y después elegir el que mejor funciona a pesar de la herida”, explicó el autor principal del estudio, Jean-Baptiste Mouret.

Los científicos se inspiraron en este tipo de estrategias biológicas y lograron que los robots hicieran lo mismo que los animales cuando se hieren.

Antes de entrar en función, el robot usa una simulación por ordenador de sí mimo para crear un mapa detallado de sus comportamientos de alto rendimiento. Ese mapa es como las “intuiciones” del robot (igual que las tienen los animales) sobre los diferentes comportamientos que puede realizar.

Si el robot se daña, emplea esas “intuiciones” para guiar a un algoritmo de aprendizaje -llamado de error y prueba inteligente- que realiza experimentos que le llevan a descubrir con rapidez un comportamiento que funcione a pesar de los daños.

“Cuando sufre un daño, el robot se comporta como si fuera un científico”, pues tiene “expectativas previas” sobre diversos comportamientos que podrían funcionar para superar el daño y empieza a probarlos, explicó Antoine Cully, otro de los autores del estudio, en un comunicado de la Universidad e Wyoming.

Pero al robot no le sirve con escoger uno de los comportamientos posibles, pues el mapa de posibles comportamientos está creado sobre un artefacto intacto, por lo que debe descubrir cuál le funciona teniendo en cuenta el daño que ha sufrido.

“Cada conducta que prueba es como un experimento y si una no funciona, el robot es lo suficientemente inteligente como para descartarla y probar otra”, agregó Cully.

En el caso de la rotura de alguna pata, si caminar sobre sus patas traseras no funciona bien lo siguiente que hará es probar a hacerlo con las delanteras, explicó el experto, para quien “lo más sorprendente es lo deprisa” que pude aprender una nueva forma de desplazarse.

“Es increíble ver como, en un par de minutos, un robot pasa de no poder moverse a agitarse y luego a cojear de una manera eficaz”, escribe Cully.

El mismo algoritmo de error y prueba inteligente permite a los robots adaptarse a situaciones no previstas, incluso a nuevos ambientes e inventar nuevos comportamientos.

Técnicamente el algoritmo comprende dos fases: crear el mapa de comportamiento-rendimiento y adaptarse a situaciones no previstas, señaló uno de los expertos Jeff Clune.

“Hemos realizado experimentos en lo que se muestran que el componente más importante del algoritmo de error y prueba inteligente es crear y aprovechar el conocimiento previo contenido en el mapa” de comportamiento-rendimiento, agregó el experto. EFE

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