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Computación

Los robots ya son capaces de repararse a sí mismos

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Un algoritmo les permite recuperarse sin intervención humana tras una 'lesión', lo que podría ser útil en misiones de salvamento y en el espacio

  • por Caleb Garling | traducido por Teresa Woods
  • 29 Mayo, 2015

Foto: Menos de un minuto tardó este robot en averiguar cómo compensar una articulación rota para poder completar su tarea. 

Los robots como el Opportunity, que pasea por Marte, pueden operar en solitario en entornos hostiles, e investigaciones recientes demuestran que podrían volverse aún más autónomos al aprender a adaptarse y seguir en movimiento después de una lesión.

Así lo asegura un estudio, publicado esta semana por la revista Nature, de unos investigadores de la Universidad de Pierre y Marie Curie (UPMC, Francia) y la Universidad de Wyoming (EEUU). La idea es que si los robots van a asumir trabajos difíciles e incluso peligrosos, tendrán que lidiar con piezas rotas y daños mientras estén lejos del alcance de un equipo humano de reparación.

Por ejemplo, si un robot se envía a una misión de búsqueda y rescate en respuesta a un terremoto, puede tener que enfrentarse a alteraciones inesperadas, por ejemplo en una pata, mientras inspecciona un edificio derrumbado.

"El principal reto era construir algo que aprende, pero además en pocos minutos," explica el coautor del estudio, Jean-Baptiste Mouret, que es actualmente investigador del consorcio francés de innovación Inria. En un vídeo que acompañaba el estudio, los investigadores muestran un robot-araña que sufre daños en una de sus seis piernas. La criatura empieza a probar nuevas formas de moverse, y en unos 40 segundos fue capaz de recuperar el 96% de su velocidad habitual, dejando de parecerse a un juguete roto y para asemejarse a un animal herido.

En otro ejemplo, los investigadores provocaron daños en el motor de un brazo mecánico. En menos de un minuto este robot simple encontró la manera de compensar la articulación rota y completar la tarea asignada: meter una pelota dentro de una lata.

El coautor Antoine Cully, que está cursando el doctorado en la UPMC, explica que los robots aprenden con un "algoritmo de evolución". Esto significa que ejecuta, de forma repetida, pasos de ensayo y error, ampliando así una lista creada antes de su puesta en marcha que detalla las acciones que es capaz de realizar y el valor de cada una. Así es capaz de descubrir de forma autónoma una nueva manera de operar. Es como una versión simplificada de lo que hacemos los humanos: si te tuerces un tobillo, utilizas la memoria y la experimentación para encontrar la manera de desplazarte más eficaz y menos dolorosa posible.

Foto: A pesar de que las articulaciones del brazo están fijadas en determinadas posiciones, este robot es capaz de divisar maneras nuevas de colocar la pelota dentro de un vaso.

La mayoría de los robots no disponen de estos planes de contingencia, ya que generalmente se les programa para moverse siguiendo patrones específicos. Si se les daña, pueden necesitar aprender un nuevo método de locomoción para mantener su utilidad. En el estudio, según Moret, los robots no comprendían la naturaleza de sus males; los investigadores no adelantaron nada acerca de los daños que sostendrían. 

Por supuesto los robots, como los coches, pueden incorporar sensores que indiquen problemas específicos. Pero los sensores no pueden solucionar problemas. Por ello, el objetivo de Moret era que los robots aprendiesen sin el apoyo de sensores (aunque el robot de seis piernas sí utilizó un Kinect, la tecnología de los Xbox 360, para darle una comprensión básica de su estado inicial, de pie y equilibrado). Moret también apunta que los sensores se pueden equivocar, o al menos no estar totalmente acertados. Así que la teoría de estos investigadores, de momento, es que lo mejor para los robots es que utilicen la experimentación para desplazarse mejor que los datos de los sensores.

"Queremos incorporar estos conocimientos, pero tenemos que ir con cuidado", dice Moret.

Aún no está claro cuántos daños pueden sufrir y aún así recuperar el movimiento después, y los ejemplos de los investigadores aún distan mucho de situaciones del mundo real como combatir un incendio o el rescate de personas. Moret asegura que pronto pondrán a prueba los algoritmos de aprendizaje con robots más grandes y fuera de laboratorio.

Y aunque observar cómo los robots descubren nuevas formas de movimiento inevitablemente evoca imágenes de Terminator y otros autómatas malvados, según Moret, los investigadores aún disponen de mucho tiempo para la incorporación de mecanismos de seguridad que impidan que los robots adquieran comportamientos que puedan ocasionar daños a los humanos.

"Casi todos los animales están hechos para adaptarse a una pequeña lesión", dice. "No por ello tienen el deseo de conquistar el mundo".

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