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Un robot encuentra su camino usando células cerebrales GPS artificiales
El comportamiento y la interacción de dos tipos de neuronas en el cerebro ayudan a que los humanos y otros animales tengan una extraña habilidad para navegar al construir un mapa mental de su entorno. Ahora, a un robot se le ha dado un grupo similar de celdas virtuales para ayudarlo a encontrar su propio camino.
Investigadores en Singapur simularon dos tipos de células que se sabe que se utilizan para la navegación en el cerebro, las llamadas células de lugar y de cuadrícula, y demostraron que podrían permitir que un robot de ruedas pequeñas encuentre su camino. En lugar de simular las células físicamente, crearon un modelo bidimensional simple de las células en el software. El trabajo estuvo a cargo de Haizhou Li , profesor de la Agencia de Ciencia, Tecnología e Investigación ( UNA ESTRELLA ).
Las celdas de cuadrícula artificial podrían proporcionar un sistema de navegación y mapeo adaptable y robusto, escribió Li en un correo electrónico en coautoría con Tang de Huajin y yuan miaolong , dos científicos investigadores de A*STAR que fueron coautores de un artículo sobre el trabajo. Los seres humanos y los animales tienen la capacidad instintiva de navegar libre y deliberadamente en un entorno sin esfuerzo.
El trabajo es significativo porque muestra el potencial de tener máquinas que imiten una actividad más compleja en el cerebro. Los especialistas en robótica utilizan cada vez más redes neuronales artificiales para entrenar a los robots para que realicen tareas como el reconocimiento y el agarre de objetos, pero estas redes no reflejan fielmente la complejidad y la sutileza de un cerebro biológico real.
Las redes neuronales en realidad están muy vagamente inspiradas en el cerebro, dice oren etzioni , CEO del Instituto Allen de Inteligencia Artificial en Seattle. Son elementos de computación distribuida, pero son muy simples en comparación con las neuronas; las conexiones son extremadamente simples en comparación con una sinapsis. Él dice que este nuevo desarrollo que se inspira en el cerebro parece un buen trabajo.
Las celdas de lugar fueron identificadas por primera vez en la década de 1970 por John O'Keefe, quien descubrió que se disparan cada vez que un ratón pasa por el mismo lugar en un área. Las células de la cuadrícula, señaladas en una parte diferente del cerebro por May-Britt y Edvard Moser en 2005, se activan cuando un animal llega a cualquier lugar en una cuadrícula triangular de puntos, proporcionando así una sensación más detallada de posición en el espacio.
Junto con otros tipos de células, y mediante el procesamiento de información sensorial, se cree que las células de cuadrícula y lugar proporcionan a los animales un sentido innato del mundo que les rodea y de su ubicación dentro de él. El descubrimiento de estas células les valió a los tres científicos involucrados el Premio Nobel de Medicina en 2014 (ver Código de ubicación del Nobel del cerebro).
Los investigadores de Singapur probaron el enfoque en un robot suelto en un espacio de oficina de 35 metros cuadrados. Hicieron que el robot deambulara por el espacio de la oficina y verificaron que su lugar artificial y las celdas de la red funcionaran de manera similar a sus contrapartes biológicas.
El sistema de navegación aún no es tan bueno como uno convencional, y los investigadores dicen que necesitan desarrollar una mejor comprensión de la forma en que funcionan las células biológicas para mejorarlo. Sin embargo, sugieren que podría ofrecer ventajas sobre los sistemas convencionales, que pueden confundirse con los cambios en un entorno, por ejemplo.
Además de proporcionar una forma más eficiente y confiable para que las máquinas se desplacen, Li espera que el trabajo pueda ayudar a los neurocientíficos a comprender el funcionamiento del sistema de navegación del cerebro. Esto proporcionará una solución para predecir actividades neuronales utilizando robots móviles antes de realizar experimentos en ratas, escriben los investigadores.
Los investigadores de inteligencia artificial buscan cada vez más investigar sobre el cerebro para encontrar formas de refinar los enfoques modernos del aprendizaje automático. Sin embargo, Etzioni del Instituto Allen señala que la complejidad del órgano dificulta la aplicación de la investigación neurológica. Por eso este trabajo es emocionante, dice.