El desarrollo del algoritmo conocido como T-Resilience permite a un hexápodo descubrir por su cuenta el patrón más eficiente para desplazarse ante la pérdida de una de sus patas, recuperando gran parte de su movilidad original.
¿Qué sucede cuando un hexápodo se daña? Lo más probable es que comience a desplazarse lentamente y con errores, en especial cuando el daño está localizado en una de sus patas.
Las opciones para el hexápodo son dos: Quedar a merced de su usuario esperando una reparación, o adaptarse a un nuevo patrón de movimiento. Eso es exactamente lo que permite el algoritmo T-Resilience, desarrollado en la Universidad Pierre y Marie Curie en París.
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Sin embargo, el hecho de que logre recuperar el 70 por ciento de su velocidad original no es algo que deba ser tomado a la ligera.
Además, el modelo de recuperación no necesita de ningún reporte adicional sobre las partes que están fallando, o que se hayan perdido en el camino. El modelo sabe exactamente cómo debería funcionar, y al detectar un nivel de eficiencia menor, comienza su búsqueda de patrones optimizados.
Fuente: Neoteo
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