Científicos enseñan a un robot a navegar de forma independiente por un laberinto

Mientras que los procesadores actúan como el cerebro de la computadora, son fundamentalmente diferentes del cerebro humano real. Los transistores utilizan señales electrónicas para realizar operaciones lógicas, mientras que el cerebro se basa en células nerviosas conectadas a través de sinapsis. El cerebro utiliza esta señalización para controlar el cuerpo y percibir el entorno que lo rodea, y utiliza un proceso de aprendizaje para desencadenar la reacción del sistema cuerpo/mente cuando se perciben ciertos estímulos.

Dirigiendo un robot a través de un laberinto

Un grupo de científicos han aplicado este principio básico de aprendizaje a través de la experiencia en una forma simplificada, y lo utilizaron para dirigir un robot a través de un laberinto utilizando un circuito neuromórfico orgánico.

El equipo estaba liderado por Paschalis Gkoupidenis, quien es el líder del grupo en el departamento de Pail Blom en el Instituto Max Planck de Investigación de Polímeros. El trabajo fue el resultado de una colaboración entre las Universidades de Eindhoven, Stanford, Brescia, Oxford y KAUST.

El artículo se publicó en la revista Scientific Advances.

Imke Krauhausen es una estudiante de doctorado en el grupo de Gkoupidenis y en la Universidad Técnica de Eindhoven, así como la autora principal del artículo publicado.

“Queríamos utilizar este conjunto simple para mostrar lo poderoso que pueden ser estos ‘dispositivos neuromórficos orgánicos’ en condiciones del mundo real”, dijo Krauhausen.

Los investigadores alimentaron el circuito adaptativo inteligente con señales de sensores que provenían del entorno para lograr la navegación del robot dentro del laberinto. En cada intersección del laberinto, se indicaba el camino hacia la salida, pero el robot generalmente malinterpretaba las señales visuales y tomaba la decisión incorrecta antes de perderse.

Aplicando estímulos correctivos

A medida que el robot toma estas decisiones incorrectas y termina en caminos sin salida, se le disuade de tomarlos al recibir estímulos correctivos. Por ejemplo, si el robot choca con una pared, los estímulos correctivos se aplican directamente en el circuito orgánico a través de señales eléctricas inducidas por un sensor de tacto conectado al robot.

El robot entonces aprende gradualmente a tomar la decisión correcta con cada ejecución del experimento. Esto lo ayuda a evitar recibir estímulos correctivos, y eventualmente encuentra el camino correcto para salir del laberinto. El proceso de aprendizaje tiene lugar exclusivamente en el circuito adaptativo orgánico.

“Estuvimos realmente contentos de ver que el robot puede pasar por el laberinto después de algunas ejecuciones al aprender en un circuito orgánico simple. Hemos demostrado aquí un conjunto muy simple. Sin embargo, en el futuro lejano, esperamos que los dispositivos neuromórficos orgánicos también puedan ser utilizados para computación y aprendizaje local y distribuido. Esto abrirá nuevas posibilidades para aplicaciones en robótica del mundo real, interfaces hombre-máquina y diagnósticos de atención en el punto de cuidado. También se espera que surjan plataformas novedosas para prototipado y educación rápidos, en la intersección de la ciencia de materiales y la robótica.” Gkoupidenis dice.