Un complejo algoritmo de aprendizaje inspirado en el modelo de evolución darwinista le permite a un robot aprender a caminar cuando pierde alguna o algunas de sus seis patas.
Ni los robots ni el resto de máquinas pueden seguir adelante cuando ocurre algo que trastoca sus programas ya establecidos.

Si hay una avería, o si una opción no figuraba dentro de las posibles, simplemente no pueden responder.

Pero con los animales no ocurre igual, y la razón es que muchos de ellos tienen la capacidad de aprender: no solo desarrollan unas conductas que se adaptan a un entorno que cambia constantemente, sino que lo hacen gracias a las propias experiencias que viven.

Por eso un perro con tres patas puede aprender a coger un «frisbee» o una persona puede coger soltura al escribir con la mano torpe.

Los científicos han vuelto a buscar inspiración en la naturaleza y han publicado un artículo en la revista «Nature» en el que han presentado al primer robot capaz de adaptarse a las averías.

En el estudio, titulado «robots capaces de adaptarse igual que los animales», enseñan como construir un robot capaz de recuperarse automáticamente de la pérdida de alguna o varias de sus seis patas en menos de dos minutos.

«Cuando un animal resulta herido, no empieza a aprender desde cero. En lugar de eso, tiene varias intuiciones sobre lo que debe hacer», ha explicado Jean-Baptiste Mouret, el primer autor del estudio e investigador en la Universidad Pierre y Marie Curie, en Francia.

A mediados del 2.013 reseñábamos los trabajos de este grupo de investigación, con robots adaptándose, pero con demoras de unos 20 minutos.

«Estas intuiciones le permiten seleccionar inteligentemente un puñado de comportamientos y lugo ponerlos a prueba. Después, escogen lo que funciona a pesar de las heridas. Nosotros hemos fabricado robots que hacen lo mismo».

De momento, y tal como se ve en este video, han conseguido que un robot con seis patas siga andando aunque se le rompan dos de ellas.

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También han sido capaces de que un brazo robótico siga colocando los objetos de forma correcta, aún después de la pérdida de muchos de sus motores.

Según explican los investigadores, los robots tienen programado un detallado mapa espacial que representa las intuiciones de la máquina y el resultado esperado de cada comportamiento.

Cuando resultan dañados, los robot usan estas intuiciones para dirigir a un algoritmo (un conjunto de instrucciones) de aprendizaje, llamado muy apropiadamente «Prueba y Error Inteligente», que les permite desarrollar un comportamiento que compense los daños.

«Una vez que ha sufrido daños, el robot se convierte en un científico», ha explicado Antoine Cully, otro de los investigadores.

«Tiene unas expectativas previas sobre los comportamientos que deberían funcionar, y empieza a ponerlos a prueba. Sin embargo, estas predicciones eran las de un robot no dañado, así que ahora tiene que encontrar cómo hacer que funcionen».

Para conseguir este resultado, los científicos han creado un algoritmo que simula los rudimentos de la evolución darwinista, y que funciona como un mapa de los movimientos en el que solo perduran los más aptos.

Otro algoritmo optimiza los conocimientos adquiridos en el mapa cuando se producen daños.

Según dicen los investigadores, la nueva técnica permitirá desarrollar robots más efectivos, robustos y autónomos.

Quizás en el futuro, podrían ayudar a las personas aunque alguna de sus partes se rompiera en el camino.

Fuente: ABC

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