Utilizando un enfoque inspirado en el cerebro, los científicos de la Universidad Tecnológica de Nanyang, Singapur (NTU Singapore) han desarrollado una forma para que los robots tengan la inteligencia artificial (IA) para reconocer el dolor y auto-repararse cuando se dañan.
El sistema tiene nodos sensores habilitados por la 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 sus propios daños cuando se «lesiona» levemente, 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 de desastres utiliza sensores de cámara y micrófono para localizar a un superviviente bajo los escombros y luego saca a la persona con la guía de los sensores táctiles de sus brazos. Un robot de fábrica que trabaja en una línea de montaje utiliza la visión para guiar su brazo hasta la ubicación correcta y los sensores táctiles para determinar si el objeto se está deslizando al ser recogido.
Los sensores de hoy en día normalmente no procesan la información, sino que la envían a una única unidad central de procesamiento, grande y potente, donde se produce el aprendizaje. Como resultado, los robots existentes suelen estar muy cableados, lo que provoca un retraso en los tiempos de respuesta. También son susceptibles de sufrir daños que requerirán mantenimiento y reparación, que pueden ser largos y costosos.
El nuevo enfoque de la NTU integra la IA en la red de nodos sensores, conectados a múltiples unidades de procesamiento pequeñas y menos potentes, 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 autocurativo significa que los robots, cuando se dañan, pueden recuperar sus funciones mecánicas sin la intervención humana.
El avance de la investigación de los científicos de la NTU fue publicado en la revista científica revisada por pares Comunicaciones de la Naturaleza en agosto.
El co-autor principal del estudio, el Profesor Asociado Arindam Basu de la Escuela de Ingeniería Eléctrica y Electrónica dijo, «Para que los robots trabajen junto con los humanos algún día, una de las preocupaciones es cómo asegurar que interactúen de forma segura con nosotros. Por esa razón, los científicos de todo el mundo han estado encontrando formas de llevar un sentido de conciencia a los robots, como ser capaces de ‘sentir’ el dolor, de reaccionar a él y de soportar duras condiciones de funcionamiento. Sin embargo, la complejidad de reunir la multitud de sensores necesarios y la fragilidad resultante de tal sistema es una barrera importante para su adopción generalizada».
El profesor Basu, experto en computación neuromórfica, añadió: «Nuestro trabajo ha demostrado la viabilidad de un sistema robótico capaz de procesar información de forma eficiente con un mínimo de cableado y circuitos. Reduciendo el número de componentes electrónicos requeridos, nuestro sistema debería ser asequible y escalable. Esto ayudará a acelerar la adopción de una nueva generación de robots en el mercado».
El robusto sistema permite que el robot «herido» se auto-repare.
Para enseñar al robot a reconocer el dolor y aprender los estímulos perjudiciales, el equipo de investigación creó los memtransistores, que son dispositivos electrónicos «parecidos al cerebro» capaces de procesar la memoria y la información, como receptores artificiales del dolor y las sinapsis.
A través de experimentos de laboratorio, el equipo de investigación demostró cómo el robot fue capaz de aprender a responder a las lesiones en tiempo real. También demostraron que el robot siguió respondiendo a la presión incluso después de los daños, demostrando la robustez 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 autocurativo comienzan a interactuar, causando que el robot «cosiera» su «herida» y restaurara su función mientras mantenía una alta capacidad de respuesta.
El primer autor del estudio, Rohit Abraham John, que también es investigador en la Escuela de Ciencia de Materiales e Ingeniería de la NTU, dijo, «Las propiedades de autocuración de estos novedosos dispositivos ayudan al sistema robótico a coserse repetidamente cuando se «lesiona» con un corte o un arañazo, incluso a temperatura ambiente. Esto imita el funcionamiento de nuestro sistema biológico, como la forma en que la piel humana se cura sola después de un corte.
«En nuestras pruebas, nuestro robot puede ‘sobrevivir’ y responder a los daños mecánicos involuntarios derivados de lesiones menores como arañazos y golpes, mientras sigue trabajando con eficacia. Si tal sistema se usara con los robots en el mundo real, podría contribuir a ahorrar en el mantenimiento».
El profesor asociado Nripan Mathews, que es co-autor y de la Escuela de Ciencia de Materiales e Ingeniería de la NTU, dijo: «Los robots convencionales realizan tareas de una manera estructurada y programable, pero los nuestros pueden percibir su entorno, aprendiendo y adaptando el comportamiento en consecuencia. La mayoría de los investigadores se centran en la fabricación de sensores cada vez más sensibles, pero no se centran en los retos de cómo pueden tomar decisiones de forma efectiva. Esta investigación es necesaria para que la próxima generación de robots interactúe eficazmente con los humanos.
«En este trabajo, nuestro equipo ha adoptado un enfoque que está fuera del camino marcado, aplicando nuevos materiales de aprendizaje, dispositivos y métodos de fabricación para que los robots imiten las funciones neuro-biológicas humanas. Aunque todavía en una etapa de prototipo, nuestros hallazgos han establecido importantes marcos para el campo, señalando el camino a seguir para que los investigadores aborden estos desafíos».
Basándose en su anterior trabajo sobre la electrónica neuromórfica, como el uso de dispositivos activados por la luz para reconocer objetos, el equipo de investigación de la NTU busca ahora colaborar con socios de la industria y laboratorios de investigación del gobierno para mejorar su sistema para una aplicación a mayor escala.
