Robots: Caminar a pesar de pérdida de extremidades

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Obviamente los robots no sienten dolor ya que son mecánicos, lo cual es bueno, porque lo que hace este robot de seis patas sería casi imposible con cualquier cosa que se parezca un sistema nervioso orgánico humano.

Publicado en Revista Nature, “Robots que pueden adaptarse como animales“, mira a un robot que puede volver a aprender a caminar después de perder varias extremidades. Es un estudio fascinante de la adaptación de la máquina, y el combustible fácil para innumerables parcelas de ciencia ficción.

Curiosamente, esta adaptación se inspira en los animales. Mientras que el dolor sin duda inhibe el funcionamiento inmediato, un montón de criaturas de varios brazos encontrar la manera de salir adelante en sus extremidades restantes, sean las que sean, pero claramente en los Robots no es el caso.

Con una extremidad desactivada, el robot intenta caminar de acuerdo a su patrón anterior. Cuando eso falla, intenta un par de otros patrones hasta decidirse por uno que le permite mayor efectividad. Y luego se pone a prueba una vez más por si acaso.


El algoritmo trabaja durante seis lesiones diferentes al andador robótico, incluyendo la pérdida de dos miembros, pero la utilidad va más allá de volver a aprender a caminar.Todo el proceso tarda menos de dos minutos, y probando nuevos patrones de movimiento, le permite a los robots evitar largos procesos de diagnóstico y volver a la pista más rápido.

Aquí Se presenta un algoritmo de prueba y error que soluciona de manera inteligente la falta de una extremidad que evita la posibilidad de movimiento del robot, el algoritmo permite a los robots adaptarse a los daños en menos de dos minutos en grandes espacios de búsqueda sin necesidad de planes de contingencia específicos de pre-auto-diagnóstico.

Antes de que el robot se despliegue utiliza una nueva técnica para crear un mapa detallado del espacio de los comportamientos de alto rendimiento que necesita al andas. Este mapa representa el conocimiento previo del robot sobre qué comportamientos puede realizar y su valor en recursos y movimiento. Cuando el robot está dañado, utiliza este conocimiento antes de guiar a un algoritmo de aprendizaje por ensayo y error que lleva a cabo experimentos inteligentes para descubrir rápidamente un comportamiento que compensa el daño.

Los experimentos revelan adaptaciones exitosas para un robot  con patas heridas en cinco formas diferentes, incluyendo dañado, roturas, y las extremidades faltantes, y en un brazo robótico con juntas rotas en 14 maneras diferentes. Este nuevo algoritmo permitirá a los robots ser más sólidas, eficaces y autónomos, y puede arrojar luz sobre los principios que los animales utilizan para adaptarse a las lesiones.

Lino Cisterna

CEO&Founder RevistaProware.com Aficionado a las Ciencias, Física Teórica, (G)Astronomía, Sociología, Psicología, Teorías de la Tecnología (AAT).

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