Un robot muy adaptable

Imagen original

Basado en un informe de la Universidad de Cornell

Nada puede ir mal... ir mal... ir mal... mal ....

El estudiante graduado Viktor Zykov, el antiguo estudiante Josh Bongard, ahora profesor en la universidad de Vermont, y Hod Lipson, profesor asociado de ingeniería mecánica y aeroespacial en Cornell, observan cómo un robot con forma de estrella de mar se impulsa hacia delante, utilizando un tipo de movimiento que generó él mismo. La habilidad del robot para averiguar cómo está configurado, y de ahí aprender a andar, le permite adaptarse y encontrar una nueva forma de desplazarse cuado está dañado. Copyright © Cornell University

Imagen original

Lo verdad detrás de este viejo chiste es que la mayoría de los robots son programados con un “modelo” bastante rígido de cómo son ellos y el mundo que los rodea. Si un robot es dañado o su entorno cambia inesperadamente, no se puede adaptar.

Así que los investigadores de Cornell han construido un robot que genera un propio modelo de sí mismo y puede revisarlo para adaptarse a una eventual avería. Primero, se enseña a sí mismo a andar. Entonces, si sufre alguna avería, se enseña a sí mismo a cojear.

Aunque el prototipo de pruebas es un dispositivo simple de cuatro patas, los investigadores afirman que el algoritmo podría ser utilizado para construir robots más complejos capaces de resolver situaciones inciertas, como en la exploración espacial, y podría ayudar a entender el comportamiento humano y animal.

La investigación, publicada en el número del 17 de noviembre de la revista Science, fue llevada a cabo en el Laboratorio de Síntesis Computacional de Cornell, bajo la dirección de Hob Lipson, profesor asociado de ingeniería mecánica y aeroespacial, con Josh Bongard, un antiguo investigador postdoctoral ahora en la facultad en la Universidad de Vermont, y el estudiante graduado de Cornell Viktor Zykov.

En lugar de proporcionar al robot un conjunto rígido de instrucciones, los investigadores le permiten descubrir su propia naturaleza y averiguar cómo controlarse a sí mismo, un proceso que parece reproducir la forma en que las crías humanas y animales descubren y manejan su cuerpo. La habilidad para generar ese “modelo de sí mismo” en lo que lo hace capaz de adaptarse al daño.

“La mayoría de los robots tienen un modelo fijo diseñado trabajosamente por ingenieros humanos”, explica Lipson. “Hemos mostrado, por primera vez, cómo el modelo puede generarse dentro del propio robot. Esto hace a los robots adaptables en un nuevo nivel, porque se les puede dar una tarea sin ser necesario un modelo. Así se abre la puerta a un nuevo nivel de ‘cognosis’ de la máquina y se arroja cierta luz sobre la vieja cuestión de la conciencia de la máquina, ya que todo esta relacionado con modelos internos”.

El robot, que parece una estrella de mar de cuatro brazos, empieza sabiendo sólo lo que son sus elementos, no cómo están dispuestos o cómo usarlos para cumplir su objetivo primario de moverse hacia delante. Para averiguarlo, aplica el método científico: teoría seguida de experimentación seguida por teoría depurada.

Empieza generando una serie de modelos de cómo pueden estar dispuestos sus elementos, al principio juntándolos en disposiciones aleatorias. Entonces desarrolla comandos que podría enviar a sus motores para comprobar los modelos. Un paso clave, según indican los investigadores, es que selecciona los comandos que más probablemente producirán resultados diferentes dependiendo de qué modelo es correcto. Ejecuta los comandos, y revisa sus modelos basándose en los resultados. El ciclo se repite 15 veces, y entonces intenta moverse.

Este robot de cuatro patas no ha sido preprogramado para andar. Como un animal recién nacido, se explora a sí mismo y aprende a utilizar sus extremidades para moverse. Cuando una pata está dañada, repite el proceso y genera un nuevo método de locomoción. Crédito: Lindsay France, Cornell University Photography

Imagen original

“La máquina no tiene un único modelo de sí mismo - tiene varios modelos candidato diferentes simultáneamente, compitiendo. Los modelos compiten sobre cuál es el que mejor explica las experiencias pasadas del robot”, señaló Lipson.

Habitualmente el resultado es un movimiento poco ágil, pero funcional. El más efectivo hasta ahora ha sido una especie de reptación en la que el robot mueve alternativamente sus patas y cuerpo hacia delante.

Una vez que el robot ha llegado a este punto, los investigadores le quitan parte de una de las extremidades. Cuando el robot advierte que no se puede mover hacia delante, genera y prueba de nuevo 16 simulaciones para desarrollar una nueva forma de moverse.

Los responsables del proyecto introdujeron la limitación de 16 ciclos con la exploración espacial en mente. “No es deseable un robot en Marte retorciéndose en la arena durante demasiado tiempo y posiblemente provocando más daño”.

El algoritmo implementado, según señalaron los investigadores, podría ser aplicado a máquinas mucho más complejas y también podría permitir a los robots adaptarse a cambios en el medio y repararse a sí mismos sustituyéndose las partes dañadas. El trabajo podría tener también otras aplicaciones en computación, y podría conducir a un mejor entendimiento del conocimiento animal. “De alguna forma”, señaló Bongard, “el robot es ‘consciente’ en un nivel primitivo, porque piensa para sí mismo: ‘¿qué pasaría si hago esto?’”.

“Si los humanos o animales son conscientes de una forma similar – si también pensamos en términos de una imagen de nosotros mismos, y ensayamos las acciones en nuestra cabeza antes de probarlas - es todavía una pregunta abierta”, añadió.

Esta tecnología podría tener aplicaciones en la exploración robótica de planetas lejanos. Los robots avanzados podrían ser más eficientes en sus desplazamientos en terrenos difíciles en sitios como Marte, y podrían ayudar en la búsqueda de señales de vida pasada o presente en el Planeta Rojo.