ROBÓTICA

Robots que se reponen de los daños como si fueran seres vivos

Investigadores franceses diseñan un algoritmo que permite a los autómatas detectar un problema, diagnosticar dónde está el daño y realizar pruebas de ensayo y error para poder continuar con su trabajo con una nueva configuración. Y todo en menos de dos minutos.

Uno de los dispositivos puestos a prueba
Uno de los dispositivos puestos a prueba Antoine Cully/UPMC

Los robots han transformado la industria, la exploración espacial y es probable que en los próximos años cambien nuestras vidas a nivel doméstico, cuando nos ayuden en nuestras tareas cotidianas, pero uno de sus principales problemas es que en ambientes complejos resultan extremadamente frágiles y se rompen o se bloquean.  Con esta idea en la cabeza, el equipo de Jean-Baptiste Mouret, de la Universidad de la Sorbona, ha desarrollado un algoritmo que permite a sus robots detectar un daño y responder con la mejor estrategia para seguir trabajando, como haría un animal, según los investigadores.

Los autores creen que el robot responde como lo haría un animal herido.

El trabajo, presentado esta semana en la revista Nature, presenta los resultados en dos prototipos robóticos, un hexápodo capaz de moverse de forma autónoma y un brazo robótico compuesto de piezas modulares. En las grabaciones se observa a los robots funcionando con normalidad, el cambio tras provocar un daño en uno de sus módulos y la respuesta para adaptarse y continuar con la locomoción y el trabajo como haría un ser vivo:

Gracias a este algoritmo los robots son capaces de desarrollar estrategias compensatorias y sobreponerse a una situación sobrevenida en apenas dos minutos, explican los autores del estudio. Durante las pruebas, el robot de seis patas fue dañado de cinco maneras diferentes (incluyendo la pérdida y rotura de patas) y el brazo robótico fue sometido a daños de 14 formas distintas.

El robot activa un procedimiento de ensayo error para compensar el daño

La diferencia con otras estrategias de autorreparación (demasiado lentas) está en que antes de su creación  los autores generan un mapa detallado de los movimientos que realizará el dispositivo. Este mapa, aseguran, representa el conocimiento previo de los comportamientos que realizará durante su vida. Una vez en marcha, cuando se produce el daño el software localiza las diferencias respecto al patrón original y realiza un procedimiento de ensayo error en busca del comportamiento que compense el daño y sitúe el mapa de desplazamiento más cerca del patrón original.

El sistema, concluyen los investigadores, puede abrir la puerta a una generación de robots más robustos, que se adapten al entorno como lo haría un animal cuando resulta herido.

Referencia: Robots that can adapt like animals (Nature) DOI 10.1038/nature14422


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