 Muchos
robots se programan con un "modelo" bastante rígido de cómo
son ellos mismos y el mundo a su alrededor. Si un robot se
daña o su entorno cambia inesperadamente, no puede
adaptarse. Así que unos investigadores han construido un
robot que funciona con su propio modelo de sí mismo, que
puede revisar para adaptarse a una "lesión". Primero aprende
por sí mismo a caminar. Y luego, cuando está dañado, aprende
a cojear.
Aunque el robot de prueba es un dispositivo simple de cuatro
patas, los investigadores aseguran que el algoritmo
subyacente podría usarse para construir robots más
complejos, capaces de enfrentarse a situaciones inciertas,
como la exploración espacial, y también para profundizar en
el conocimiento del sistema locomotor de humanos y animales.
La investigación se llevó a cabo en el Laboratorio de
Síntesis Computacional de la Universidad de Cornell, bajo la
dirección de Hod Lipson, profesor de ingeniería mecánica y
aerospacial, junto con Josh Bongard, un antiguo investigador
de la misma universidad, que está ahora en la de Vermont, y
Viktor Zykov.
En lugar de darle un juego rígido de instrucciones al robot,
los investigadores le permitieron descubrir su propia
naturaleza y aprender a autocontrolarse, un proceso que
puede parecerse a la forma en la que los bebés humanos y
crías de animales descubren sus cuerpos y experimentan con
ellos. Su habilidad para desarrollar este automodelo es lo
que lo hace capaz de adaptarse a una lesión.
El robot, que se parece a una estrella de mar de cuatro
patas, comienza sabiendo sólo cuáles son sus partes, pero no
cómo están colocadas o cómo usarlas para cumplir su
principal orden: moverse hacia adelante. Para averiguarlo,
aplica lo que puede considerarse el método científico: la
teoría seguida por la experimentación, continuada a su vez
por una teoría más refinada.
Empieza construyendo una serie de modelos informáticos de
cómo podrían estar colocadas sus partes, reuniéndolas
primero en arreglos aleatorios. Entonces desarrolla órdenes
que envía a sus motores para probar sus modelos.
La máquina no tiene un sólo modelo de sí misma, tiene muchos
diferentes modelos candidatos simultáneos, compitiendo entre
sí. Los modelos compiten sobre cuál puede explicar mejor las
experiencias pasadas del robot.
El resultado normalmente es un andar torpe pero funcional;
el más eficaz hasta ahora es una especie de movimiento de
oruga en el que el robot mueve hacia delante sus patas y su
cuerpo alternadamente.
Una vez que el robot alcanza este punto, los
experimentadores le quitan parte de una pierna. Cuando no
puede avanzar, de nuevo genera y prueba 16 simulaciones para
desarrollar una nueva forma de andar.
Información adicional en:
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![[Under Construction]](images/undercon.gif)
