Un robot con forma de araña, pero con solo cuatro extremidades, fue diseñado en la Universidad Técnica Federico Santa María (USM), con el objetivo de estudiar la robótica cognitiva y la neurociencia computacional. En los últimos meses, la investigadora y doctora en Ciencias María José Escobar, quien participa en el Centro Avanzado de Ingeniería Eléctrica y Electrónica Avanzada (AC3E) de la misma casa de estudios, ha utilizado ese particular robot para que aprenda a desplazarse de la misma manera en que lo hacen los humanos: a través del reconocimiento de su cuerpo y de la interacción con el entorno.
"Si queremos desarrollar Inteligencia Artificial que sea funcional y eficiente, parece lógico que lo que desarrollemos sea capaz de tener una interacción con el espacio. Si queremos que nuestros robots se adecuen de manera versátil a la vida diaria, no basta solo con tener algoritmos que le indiquen cómo moverse, sino que debemos tratar de que el robot se mueva en relación a su entorno, que puede ser cambiante. El robot tiene que adaptarse a lo que esté pasando en un determinado lugar. Para lograr eso tenemos que aplicar biología a los algoritmos, es decir, intentar imitar lo que hace nuestro cerebro en cuanto al aprendizaje y al movimiento", describe Escobar, quien también es investigadora en el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (Cenia) y de Ingeniería Electrónica.
-¿Qué mecanismo cerebral puede aplicarse en robots?
-En cuanto al movimiento, por ejemplo, la forma en que vemos el mundo depende de nuestra relación cerebro, cuerpo y entorno. La percepción de la realidad está fuertemente condicionada con el estado mental. Sabemos que los movimientos corporales alteran la actividad eléctrica del cerebro, por lo tanto, toda esa información sensorial que uno recibe está modelada por la interacción que tiene nuestro cuerpo con el espacio.
-¿Eso lo hace este robot araña?
-Estamos trabajando en eso. Lo único que le decimos al robot, a través de la programación de algoritmos, es que tiene nueve motores, que debe explorar su morfología y que a través de esa exploración tiene que aprender una secuencia de movimientos que le permitan trasladarse de un punto a otro.
-Se parece a las guaguas cuando aprenden a caminar.
-Las guaguas, lo primero que hacen al nacer es descubrir que tienen un cuerpo o extremidades, luego lo mueven y comienzan a tocarlo para calibrar el movimiento de esa extremidad. La capacidad de moverse va a depender de cómo reconozca su cuerpo y vea el efecto que eso genera en los movimientos.
-¿Significa, entonces, que todos los robot arañas aprenden a desplazarse de forma distinta?
-Claro, porque lo que hacemos es ponerle un algoritmo autoconfigurable. Es una red neuronal interna que muta y va generando más capas para cumplir el objetivo. Eso significa que no todos los robots, pese a que son iguales y tienen el mismo algoritmo autoconfigurable, aprenden a desplazarse de la misma forma. Depende de su relación con el entorno y su exploración. Uno tiene varias maneras de alcanzar algo con el brazo, por ejemplo. Lo mismo pasa con a robótica cognitiva.
-¿De qué le sirve a los humanos que un robot aprenda en base a su relación con el entorno?
-En un futuro cercano los robots estarán en la cotidianeidad, que es extremadamente compleja y cambiante. En un escenario de laboratorio todo es fácilmente replicable y funciona perfecto hasta que sacas al robot a la calle y nada funciona. Una de mis motivaciones es hacer inteligencia artificial que se adapte a entornos cambiantes para que sea funcional. Y mi idea es que eso se logre a través de la comprensión de procesos biológicos que puedan aplicarse a esa inteligencia artificial.