Inteligencia artificial crea un extraño robot movible por si misma en segundos

Bruno I. Scollo

No es momento de entrar en pánico porque cualquiera puede crear el Terminator mientras espera en la parada de autobús: como se informó en un estudio reciente, los robots son máquinas simples que se mueven en línea recta sin realizar tareas más complejas. (Curiosamente, sin embargo, siempre parecen desarrollar piernas en lugar de una disposición que implica menear, moverse como un gusano de una pulgada o deslizarse). Pero con más trabajo, el método podría democratizar el diseño de robots, dice el autor del estudio Sam Kriegman, científico informático y Ingeniero de la Universidad Northwestern.

"Cuando sólo las grandes empresas, los gobiernos y las grandes instituciones académicas tienen suficiente poder computacional [para diseñar con inteligencia artificial], realmente se limita la diversidad de las preguntas que se formulan", dice Kriegman. "Aumentar la accesibilidad de estas herramientas es algo realmente emocionante".

La IA ahora puede escribir ensayos y conducir automóviles, por lo que el diseño puede parecer el siguiente paso lógico. Pero no es fácil crear un algoritmo que pueda diseñar eficazmente un producto del mundo real, afirma Hod Lipson, robótico de la Universidad de Columbia, que no participó en la investigación. "Quedan muchas preguntas", dice Lipson sobre el nuevo estudio, "pero creo que es un gran paso adelante".

El método utiliza una versión de evolución simulada para crear robots que puedan realizar una tarea específica, en este caso, locomoción hacia adelante. Anteriormente, crear robots evolucionados implicaba generar variaciones aleatorias, probarlas, refinar los mejores con nuevas variaciones y probar esas versiones nuevamente. Esto requiere mucha potencia informática, afirma Kriegman.

En cambio, él y sus colegas recurrieron a un método llamado descenso de gradiente, que se parece más a una evolución dirigida. El proceso comienza con un diseño corporal generado aleatoriamente para el robot, pero se diferencia de la evolución aleatoria al darle al algoritmo la capacidad de medir qué tan bien funcionará un plan corporal determinado, en comparación con el ideal. Para cada iteración, la IA puede identificar los caminos que tienen más probabilidades de conducir al éxito. "Le proporcionamos al [algoritmo] una forma de ver si una mutación sería buena o mala", dice Kriegman.

En sus simulaciones por computadora, los investigadores comenzaron sus robots con formas aleatorias, le dieron a la IA el objetivo de desarrollar la locomoción terrestre y luego soltaron a los robots nacientes en un entorno virtual para que evolucionaran. Sólo fueron necesarias 10 simulaciones y unos segundos para alcanzar un estado óptimo. A partir del plan corporal original, inmóvil, los robots pudieron comenzar a moverse a una longitud de hasta 0,5 cuerpos por segundo, aproximadamente la mitad de la velocidad promedio de la marcha humana, informaron los investigadores el 3 de octubre en Proceedings of the National Academy of Sciences USA . El equipo descubrió que los robots también evolucionaron constantemente en sus piernas y comenzaron a caminar. Fue impresionante que con sólo unas pocas iteraciones, la IA pudiera construir algo funcional a partir de una forma aleatoria, dice Lipson.

Para ver si las simulaciones funcionaron en la práctica, los investigadores construyeron ejemplos de su robot de mejor rendimiento imprimiendo en 3D un molde del diseño y llenándolo con silicona. Bombearon aire en pequeños huecos en la forma para simular la contracción y expansión de los músculos. Los robots resultantes, cada uno del tamaño de una pastilla de jabón, se arrastraron como pequeños personajes de dibujos animados en bloques.

"Estamos muy entusiasmados con el hecho de que se mueva en la dirección correcta y que se mueva", dice Kriegman, porque los robots simulados por IA no necesariamente se traducen en el mundo real.

La investigación representa un paso hacia un diseño de robots más avanzados , aunque los robots son bastante simples y solo pueden completar una tarea, dice N. Katherine Hayles, profesora emérita de la Universidad de Duke y profesora de investigación en la Universidad de California en Los Ángeles. También es autora de Cómo nos convertimos en posthumanos: cuerpos virtuales en cibernética, literatura e informática (University of Chicago Press, 1999). El método de descenso de gradiente ya está bien establecido en el diseño de redes neuronales artificiales, o redes neuronales (enfoques de IA inspirados en el cerebro humano), por lo que sería poderoso para unir cerebros y cuerpos, dice.

"El verdadero avance aquí, en mi opinión, se producirá cuando se adopten los métodos de descenso de gradiente para desarrollar redes neuronales y conectarlas con un cuerpo evolucionable", dice Hayles. Entonces ambos pueden coevolucionar, como ocurre en los organismos vivos.

La IA que puede diseñar nuevos productos podría liberar a los humanos de una variedad de problemas perniciosos, dice Lipson, desde el diseño de baterías de próxima generación que podrían ayudar a mejorar el cambio climático hasta la búsqueda de nuevos antibióticos y medicamentos para enfermedades actualmente incurables. Estos robots simples y robustos son un paso hacia este objetivo, afirma.

"Si podemos diseñar algoritmos que puedan diseñar cosas por nosotros, todas las apuestas están canceladas", dice Lipson. "Vamos a experimentar un impulso increíble".

Fuente: https://www.scientificamerican.com/article/ai-can-design-an-autonomous-robot-in-30-seconds/