Rover juega a atrapar un frisbee. Créditos de la Imagen y copyright: Lawrence Manning.

Gritando, '¡Tráelo, Rover!', el hombre tiro un frisbee a través del patio. Su perro solo se quedó parado y, no hizo nada. Oh sí, pensó, Lo olvidé. '¡Rover! Voltea en el sentido de las manecillas del reloj hasta que tu cara esté de Norte a Noreste, muévete hacia delante diez punto cinco metros y para, baja tu cabeza 14 centímetros y entonces cierra tu boca sobre el frisbee', instruyó. 'Después de eso... regresa!'.

El perro saltó a través del patio, para regresar con la boca vacía. El frisbee estaba 2 cm. por delante de lo que el hombre dijo – pero el perro no pudo hacer el pequeño ajuste por su cuenta. Entonces el hombre dio sus largas instrucciones sobre los movimientos de nuevo, sustituyendo la instrucción anterior por “Diez-punto-cinco-dos”, esta vez.

Jugar a atrapar de esta manera no es tan divertido.Pero podría ser peor. ¿Qué pasaría si fueras un astronauta recién llegado a la superficie de Marte y Rover fuera tu asistente robótico? Con solo algunos preciosos meses para explorar Marte, Rover podría ser una gran perdida de tu tiempo. Sin tener sentido común o flexibilidad, Rover podría ser un peligro para ti en el ambiente implacable de un planeta distante.| Podría seguir ciegamente instrucciones que causen daño al equipo vital, e ignoraría las peticiones en lenguaje natural de un astronauta en agonía.

El rover Sojourner que exploró la superficie de Marte en 1997 operaba de forma muy similar a nuestro despistado canino. Grupos de científicos aquí en la Tierra tenían que alimentar la precisión del Sojourner, con instrucciones paso a paso para cada tarea a realizar. Si el rover encontraba un obstáculo, simplemente se pararía y esperaría. Los científicos entonces tenían que decirle exactamente como superar el problema. Tomó días tener realizadas tareas simples.

El Sojourner fue sin embargo un éxito gracias al ingenio y paciencia de sus controladores. En el futuro, mucho más será posible. Para ser serios en la exploración del Sistema Solar, es decir, las misiones planetarias, debemos construir robots más inteligentes y capaces.

Robots de Sentido Común

'Durante la siguiente década', dijo el Robotista del Ames de NASA Liam Pedersen, 'No habrá algo como una presencia humana mas allá de la orbita de la Tierra. Si deseamos explorar lugares como Marte, tendremos que enviar robots. Sin robots, no hay exploración. Punto”.

En 1997, el Sojourner rover "detecta" una Roca Marciana llamada Yogi. [más]

'Transmitir instrucciones detalladas a robots esencialmente tontos es extremadamente ineficiente y caro – especialmente cuando hay mucho que hacer', agregó Pedersen. Por ejemplo: Los Robots que explorarán Marte, posiblemente como avanzadilla de los exploradores humanos, recorrerán vastas áreas. Muestrearán cientos de rocas, perforaran agujeros en busca de agua congelada, y tomaran miles de fotografías. “Si cada una de estas operaciones toma varios días y un grupo de controladores dedicados a ello..., bueno, puede verse como los costos se incrementan”.

Los primeros humanos en Marte estarán tan ocupados como los exploradores que les precedieron. Los astronautas tendrán que establecer el primer campamento base en un mundo alienígena y aprender a sobrevivir en un lugar que hace que la Antártida parezca amigable. Y mientras estén ahí, recolectaran miles de mediciones para los científicos, de vuelta a la Tierra. 'El tiempo de un astronauta será mas apreciado que el oro', dice Pedersen. 'Ellos necesitaran robots ayudantes más inteligentes'.

¿Cómo de inteligentes?. La clase de inteligencia que usualmente tomamos por obvia en los animales estaría bien, dice Pedersen. Los animales distinguen sin esfuerzo los objetos de su entorno basándose en la información de sus sentidos. Pueden reconocer amenazas, y pueden intuitivamente entender como los objetos se mueven y comportan. Pueden identificar objetivos –como una escurridiza pieza de comida – y entonces planear y desarrollar las acciones necesarias para obtenerlo. Conocen sus propias limitaciones de energía, fuerza, temperatura y resistencia, y son cuidadosos de no excederlas.Obtener un robot que haga todo esto no es fácil.

Un concepto artístico de humanos y robots exploradores trabajando juntos en Marte. Creditos: John Frassanito & Associates.

Pedersen dice, 'Trata de enseñar esta simple lección a un robot: 'No puedes voltear un vaso de agua hacia arriba y hacia abajo porque el agua se caerá.' Para nosotros, eso es extremadamente obvio. Es sentido común. Pero si quieres que una maquina entienda eso, tendrias que deletrearlo en completo detalle'.

Los cerebros computacionales de los robots convencionales operan básicamente de la misma forma que las computadoras personales: ejecutan un programa establecido con una lógica de 'Si-Entonces' y determinados cálculos. La velocidad y precisión logradas hacen de las computadoras dispositivos muy buenos para tareas especializadas. Pero también las hacen inflexibles. Si confrontáramos a un robot convencional con una situación más allá de sus límites de programación, no tendría idea de cómo responder. La adaptabilidad y la habilidad de resolver problemas sencillos de los humanos (y algunos animales) se ha comprobado que es difícil de reproducir.

Aprendiendo de la Experiencia

Sin embargo, ha surgido un camino hacia una computación más flexible. Entre estas tecnologías se encuentran la Teoría de la Probabilidad, La Computación Evolutiva, el Reconocimiento de Lenguaje Natural y las Redes Neuronales. Cada una de las anteriores provee un camino para agregar conocimiento o flexibilidad al robot. Por ejemplo, científicos de la Universidad Carnegie Mellon enseñaron a un robot a guiar un carro de forma autónoma por el 98% del camino a través de Estados Unidos – un proyecto con razón llamado 'No Hands Across America'. (Sin manos a través de América).

Inicialmente entrenaron al robot permitiéndole acompañar y observar como conduce un humano un carro. El robot aprendió a asociar ciertas entradas visuales con las correctas respuestas para guiar el auto.

Un ejemplo simple de una Red Neuronal. Señales de entrada de la izquierda, pasan a través de dos capas de procesamiento, luego emergen a la derecha como señales de salida. Esta arquitectura puede desarrollar sorprendentemente, lógica sofisticada, especialmente cuando se agregan los ciclos de retroalimentación. [más]

El 'cerebro' de este robot era una simulación computacional de una Red Neuronal, la cual muestra de una forma rudimentaria la arquitectura del cerebro de un animal. Las señales de entrada son procesadas por redes de 'nodos' (neuronas) y 'enlaces' (axones). Las Redes Neuronales aprenden de la experiencia y pueden asociar entradas generales con salidas especificas: por ejemplo, cuatro piernas + un ladrido (las entradas) = un perro (la salida).

Pedersen nos previene de que los trabajos con cerebros orgánicos son muy poco entendidos para poder usarse con precisión en simulación. 'Aunque las Redes Neuronales son en cierta forma similares a los cerebros orgánicos', nos dice Pedersen, 'todavía son menos complejos o capaces.

'La Teoría de la Probabilidad, especialmente la estadística Bayesiana, provee otro camino para el aprendizaje de las maquinas, nos dice Pedersen. Permite a las computadoras operar no solo en términos de Blanco o Negro – verdadero o falso — sino también en tonos de gris. Las maquinas que 'piensan' usan tales modelos estadísticos para aprender sobre nuevas y sorprendentes experiencias. ('Esto es lo excitante de estar en Robótica', nos comenta Pedersen. 'Siempre pendientes de una explosión de las capacidades de los robots').

El cerebro humano – todos tenemos uno –, sus procesos internos aun son un misterio. Aprender más sobre los cerebros orgánicos podría ayudar a los investigadores a programar robots más inteligentes. Créditos de la Imagen: AnatomiadeGrey.

Otra posibilidad es la Computación Evolutiva, en la cual las computadoras 'desarrollan' su propio software. Se prueban 'mutantes' de un programa original, y aquellos que producen los mejores resultados son conservados. Su código es entonces combinado y mutado de nuevo –como en la reproducción sexual – para producir la siguiente 'generación', y sucesivamente para cientos o miles de generaciones. Esta 'evolución' del software puede producir programas muy efectivos que resuelvan problemas que son muy complejos para que los científicos los entiendan por ellos mismos.

Estas y otras aproximaciones computacionales forman la base para robots más inteligentes y autónomos. Los científicos utilizan estas herramientas para establecer habilidades en los robots que nosotros tomamos como obvias: Entender el significado del lenguaje natural, calcular todas las pequeñas acciones necesarias para llevar a cabo una tarea, navegar a través de terrenos evitando peligros – los aspectos más importantes de la exploración autónoma -.

En busca de R2-D2

Se han hecho progresos en esta dirección. Un prototipo llamado Hyperion ha mostrado la habilidad de atravesar por sí mismo la Antártida Canadiense. Desarrollado por investigadores del Instituto de Robótica de Carnegie Mellon, este robot navega cuidadosamente para evitar ser atrapados en las sombras, por lo que sus paneles solares siempre están recibiendo luz solar. Y es lo suficientemente inteligente para saber cuando está perdido o en problemas.

Otro robot experimental, llamado Asistente Robótico de Actividad Extra Vehicular -ERA-, es un auténtico compañero del astronauta – trasladándose con ayuda de llantas a ambos lados de un humano con traje espacial - Científicos en el Centro Espacial Johnson están usándolo para probar tecnologías avanzadas como la interacción con el lenguaje natural y el reconocimiento de gestos de los astronautas.

Mucho de lo que han aprendido ayudará a diseñar asistentes similares, no solo para las superficies de los planetas, sino también para la órbita de la Tierra y el espacio profundo.

El Asistente Robótico de Actividad Extra Vehicular de la NASA a la par de un traje de astronauta. Este par son verdaderos compañeros en la exploración. [más]

Pedersen menciona: 'Aquí en Ames estamos trabajando en un vehículo – rover - llamado K9 que será capaz de hacer muchas cosas por si mismo. Puede mirar las rocas, hacer mediciones, y decidir qué es interesante. El K9 es una tecnología probada para los Rovers de Exploración a Marte del 2003 y para el Laboratorio de Ciencia de Marte de 2009 (El Laboratorio Móvil y de Aterrizaje Inteligente de Marte). Otros robots experimentales son pioneros de una frontera diferente: La vida a bordo de una nave espacial.

El Asistente Personal Satelital (PSA), por ejemplo, es una pequeña esfera flotadora que se puede propulsar a si misma usando ventiladores a través de un corredor de una nave espacial. Creado por Yuri Gawdiak y colegas de Ames en NASA, el PSA es bastante similar al robot que servía como entrenamiento de sable láser a Luke Skywalker en la Guerra de las Galaxias. Esto no es una coincidencia, nos dice Gawdiak, quien ideó el PSA después de ver la película.

El PSA será capaz de realizar muchas cosas: hablar a los astronautas que deseen información de la computadora principal de la nave; monitorizar el aire (como un canario en una mina de carbón) para concentraciones de gases potencialmente dañinos, por ejemplo, demasiado CO2; o simplemente lidiar con situaciones que podrían ser muy peligrosas o desconocidas para sus compañeros de viaje humanos. Tales ayudantes de alta tecnología serán bienvenidos en la Estación Espacial Internacional.

(izquierda) Un concepto artístico de un Robonauta trabajando fuera de una nave espacial. (centro) Yuri Gawdiak del Ames de NASA y su Asistente Personal Satelital (derecha). El vehículo – rover - inteligente K9 durante pruebas de campo en Ames de NASA.

Otros robots están mejor preparados para el trabajo fuera de la nave espacial. El Robonauta, por ejemplo, está bajo desarrollo en el Centro Espacial Johnson. Tiene la forma básica de un humano – o al menos la mitad de un humano. Su cuerpo acaba en la cintura. Sus brazos y manos están diseñados para ser muy hábiles, y su cabeza contiene cámaras de video. Astronautas, cuidadosamente ubicados dentro de su nave, podrían realizar mantenimiento de rutina o reparaciones importantes al exterior de la nave usando Robonautas como un asistente a control remoto.

Si los robots van a vivir dentro de la nave, hace notar Pedersen, entonces la nave debe ser diseñada con robots en mente. 'La necesidad de este tipo de diseño a nivel de sistema – diseñar el robot y la nave para que encajen uno con el otro – es a menudo algo que pasan por alto los inexpertos', nos comenta Pedersen. La nave debe tener facilidades para recargar y almacenar al robot, y el robot debe ser capaz de acceder a la computadora de la nave y manejar cualquier equipo que sea necesario.

Trabajando juntos. El Astronauta Ferry Ross flota sobre la Tierra, acoplado a un extremo del Canadarm2. [más]

La Estación Espacial Internacional y su brazo robótico, Canadarm2, son un ejemplo de un sistema bien integrado. El brazo se encuentra en el exterior de la estación – moviéndose de una posición hacia otro como si fuera un gusano. Una “carretilla” personalizada puede rápidamente transportar el brazo de un lugar a otro cuando se necesita velocidad.Canadarm2 es impresionante, pero como el Sojourner en Marte no es ni inteligente ni autónomo. El brazo se mueve solamente cuando es comandado por un humano.

La razón principal para la falta de 'inteligencia' entre los robots en los laboratorios de los científicos (como el K9) y estos que han viajado en el espacio es la falta de una calidad de desempeño comprobada. Nos explica Pedersen: 'El problema es que estas tecnologías avanzadas no tienen ningún historial de vuelo.

¿Trabajarán bajo condiciones exigentes en un vuelo espacial?. Los administradores de las misiones son muy conservadores; prefieren utilizar soluciones muy bien probadas'.Con tiempo y pruebas de campo, sin embargo, lo mejor entre estas tecnologías probará su valor — o en todo caso, su “silicio”. Algo bueno, también, porque los astronautas futuros desearan contar con sus “amigos de silicio”.