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Los robots distraídos recuerdan lo que importa
Estamos constantemente inundados de nueva información y, para gestionarla de forma eficaz, a veces es necesario olvidar viejos recuerdos irrelevantes.
Investigadores de la Universidad de Vanderbilt han desarrollado un algoritmo que imita este tipo de olvido en los robots, como una forma de filtrar información menos útil.
Olvidar es una capacidad crítica cuando se opera en entornos dinámicos, dice un estudiante de doctorado Sanford Freedman , quien presentó el software de filtrado de datos del grupo, llamado ActSimple, en un artículo publicado en el Conferencia de robótica y aplicaciones de IASTED celebrada esta semana en Cambridge, MA.
ActSimple se basa en dos facetas de la memoria humana: el deterioro basado en el tiempo, o la forma en que los recuerdos desaparecen con el tiempo, y la interferencia, que es la incapacidad de recordar información debido a que otros recuerdos compiten por la atención. ActSimple asigna diferentes piezas de valores de datos según la frecuencia con la que se utilicen y su similitud con otras piezas de información.
Para probar el software, los investigadores lo utilizaron para controlar un robot simulado que medía la fuerza de las señales WiFi en un entorno virtual. El robot registró lecturas de WiFi en una escala del 1 al 100, mientras se movía a través del entorno virtual y estas lecturas de WiFi también tenían diferentes niveles de ruido (errores) asociados con ellas. A intervalos, el robot confiaba en su memoria para crear un mapa de señal WiFi estimado al recordar la información de intensidad de la señal que había recopilado y almacenado. Los investigadores probaron ActSimple contra otros cuatro algoritmos, incluido uno que descartaba estrictamente la información más antigua y otro que filtraba información aleatoria.
El equipo descubrió que, en promedio, ActSimple creó el mapa WiFi estimado más confiable. Curiosamente, cuando el robot recordaba todo, es decir, utilizó toda la información recopilada (errores y todo), generó el mapa menos preciso en general.