Utilizando un enfoque inspirado en el cerebro, los científicos de la Universidad Tecnológica de Nanyang, Singapur (NTU Singapur) han desarrollado una forma para que los robots tengan la inteligencia artificial (IA) para reconocer el dolor y autorrepararse cuando están dañados.

El sistema tiene nodos sensores habilitados por IA para procesar y responder al «dolor» que surge de la presión ejercida por una fuerza física. El sistema también permite que el robot detecte y repare su propio daño cuando está levemente «herido», sin necesidad de intervención humana.

Actualmente, los robots utilizan una red de sensores para generar información sobre su entorno inmediato. Por ejemplo, un robot de rescate en desastres usa sensores de cámara y micrófono para ubicar a un sobreviviente debajo de los escombros y luego saca a la persona con la guía de sensores táctiles en sus brazos. Un robot de fábrica que trabaja en una línea de montaje utiliza la visión para guiar su brazo a la ubicación correcta y sensores táctiles para determinar si el objeto se resbala cuando lo levanta.

Los sensores actuales normalmente no procesan información, sino que la envían a una única unidad de procesamiento central grande y potente donde se produce el aprendizaje. Como resultado, los robots existentes suelen estar muy conectados, lo que provoca retrasos en los tiempos de respuesta. También son susceptibles a daños que requerirán mantenimiento y reparación, que pueden ser largos y costosos.

El nuevo enfoque de NTU integra la IA en la red de nodos de sensores, conectados a múltiples unidades de procesamiento pequeñas y menos poderosas, que actúan como ‘mini cerebros’ distribuidos en la piel robótica. Esto significa que el aprendizaje ocurre localmente y los requisitos de cableado y el tiempo de respuesta del robot se reducen de cinco a diez veces en comparación con los robots convencionales, dicen los científicos.

La combinación del sistema con un tipo de material de gel de iones autorreparables significa que los robots, cuando se dañan, pueden recuperar sus funciones mecánicas sin intervención humana.

La investigación revolucionaria de los científicos de la NTU se publicó en la revista científica Nature Communications en agosto.

El coautor principal del estudio, el profesor asociado Arindam Basu de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, dijo: «Para que los robots trabajen junto con los humanos algún día, una preocupación es cómo garantizar que interactúen de forma segura con nosotros. Por esa razón, Científicos de todo el mundo han estado encontrando formas de generar una sensación de conciencia en los robots, como poder «sentir» el dolor, reaccionar ante él y soportar las duras condiciones de funcionamiento. Sin embargo, la complejidad de armar la multitud de sensores requerido y la fragilidad resultante de tal sistema es una barrera importante para la adopción generalizada «.

Assoc Prof Basu, que es un experto en computación neuromórfica, agregó: «Nuestro trabajo ha demostrado la viabilidad de un sistema robótico que es capaz de procesar información de manera eficiente con un mínimo de cableado y circuitos. Al reducir la cantidad de componentes electrónicos necesarios, nuestro sistema debería ser asequible y escalable. Esto ayudará a acelerar la adopción de una nueva generación de robots en el mercado «.

El sistema robusto permite que el robot ‘lesionado’ se autorepare

Para enseñarle al robot a reconocer el dolor y aprender los estímulos dañinos, el equipo de investigación diseñó memtransistores, que son dispositivos electrónicos ‘parecidos al cerebro’ capaces de procesar la memoria y la información, como receptores de dolor y sinapsis artificiales.

A través de experimentos de laboratorio, el equipo de investigación demostró cómo el robot pudo aprender a responder a lesiones en tiempo real. También demostraron que el robot continuó respondiendo a la presión incluso después del daño, lo que demuestra la solidez del sistema.

Cuando se ‘lesiona’ con un corte de un objeto afilado, el robot pierde rápidamente la función mecánica. Pero las moléculas del gel de iones autorreparables comienzan a interactuar, lo que hace que el robot «sutura» su «herida» y restablezca su función mientras mantiene una alta capacidad de respuesta.

El primer autor del estudio, Rohit Abraham John, quien también es investigador en la Escuela de Ciencia e Ingeniería de Materiales de la NTU, dijo: «Las propiedades de autocuración de estos nuevos dispositivos ayudan al sistema robótico a unirse repetidamente cuando ‘ lesionado ‘con un corte o un rasguño, incluso a temperatura ambiente. Esto imita cómo funciona nuestro sistema biológico, al igual que la forma en que la piel humana se cura por sí sola después de un corte.

«En nuestras pruebas, nuestro robot puede ‘sobrevivir’ y responder a daños mecánicos involuntarios que surgen de lesiones menores como rasguños y golpes, sin dejar de funcionar con eficacia. Si dicho sistema se utilizara con robots en entornos del mundo real, podría contribuir a ahorros en mantenimiento «.

El profesor asociado Nripan Mathews, coautor principal y de la Escuela de Ciencia e Ingeniería de Materiales de la NTU, dijo: «Los robots convencionales realizan tareas de una manera programable estructurada, pero los nuestros pueden percibir su entorno, aprendiendo y adaptando el comportamiento en consecuencia. La mayoría de los investigadores se enfocan en hacer sensores cada vez más sensibles, pero no se enfocan en los desafíos de cómo pueden tomar decisiones de manera efectiva. Dicha investigación es necesaria para que la próxima generación de robots interactúe de manera efectiva con los humanos.

«En este trabajo, nuestro equipo ha adoptado un enfoque que está fuera de lo común, aplicando nuevos materiales de aprendizaje, dispositivos y métodos de fabricación para que los robots imiten las funciones neurobiológicas humanas. Aunque aún se encuentran en una etapa de prototipo, nuestros hallazgos han establecido marcos importantes para el campo, señalando el camino a seguir para que los investigadores aborden estos desafíos «.

Sobre la base de su trabajo anterior sobre electrónica neuromórfica, como el uso de dispositivos activados por luz para reconocer objetos, el equipo de investigación de NTU ahora busca colaborar con socios de la industria y laboratorios de investigación del gobierno para mejorar su sistema para aplicaciones a mayor escala.

Fuente: la Universidad Tecnológica de Nanyang