Para una jirafa o un ñu recién nacido, Nacer puede ser una peligrosa introducción al mundo:los depredadores esperan la oportunidad de comerse al miembro más débil de la manada. Esta es la razón por la que muchas especies han desarrollado formas para que sus juveniles encuentren su equilibrio a los pocos minutos de nacer.

Es una hazaña evolutiva asombrosa que ha inspirado durante mucho tiempo a biólogos y roboticistas, y ahora un equipo de investigadores de la USC en la Escuela de Ingeniería de Viterbi de la USC cree que se han convertido en los primeros en crear una extremidad robótica controlada por IA impulsada por tendones similares a animales que pueden incluso tropezar y luego recuperarse dentro del tiempo de la siguiente pisada, una tarea para la que el robot nunca fue programado explícitamente para realizar.

Francisco J. Valero-Cuevas, un profesor de Ingeniería Biomédica un profesor de Biokinesiología y Terapia Física en la USC en un proyecto con el estudiante de doctorado de la Escuela de Ingeniería Viterbi de la USC Ali Marjaninejad y otros dos estudiantes de doctorado:Dario Urbina-Melendez y Brian Cohn, han desarrollado un algoritmo bioinspirado que puede aprender una nueva tarea de caminar por sí solo después de solo 5 minutos de juego no estructurado, y luego adaptarse a otras tareas sin ninguna programación adicional.

Su artículo, descrito en el artículo de portada de marzo de Inteligencia de la máquina de la naturaleza , abre emocionantes posibilidades para comprender el movimiento humano y la discapacidad, crear prótesis sensibles, y robots que pueden interactuar con entornos complejos y cambiantes como la exploración espacial y la búsqueda y rescate.

"Hoy en día, se necesita el equivalente a meses o años de entrenamiento para que un robot esté listo para interactuar con el mundo, pero queremos lograr el aprendizaje rápido y las adaptaciones que se ven en la naturaleza, "dijo el autor principal Valero-Cuevas, que también tiene citas en informática, ingeniería Eléctrica y Computación, ingeniería mecánica y aeroespacial y neurociencia en la USC.

Marjaninejad, candidato a doctorado en el Departamento de Ingeniería Biomédica de la USC, y el autor principal del artículo, dijo que este avance es similar al aprendizaje natural que ocurre en los bebés. Marjaninejad explica, Al robot se le permitió por primera vez comprender su entorno en un proceso de juego libre (o lo que se conoce como "balbuceo motor").

"Estos movimientos aleatorios de la pierna permiten al robot construir un mapa interno de su extremidad y sus interacciones con el entorno, "dijo Marjaninejad.

Los autores del artículo dicen que, a diferencia de la mayoría de trabajos actuales, sus robots aprenden haciendo, y sin ninguna simulación por computadora previa o paralela para guiar el aprendizaje.

Marjaninejad también agregó que esto es particularmente importante porque los programadores pueden predecir y codificar para múltiples escenarios, pero no para todos los escenarios posibles, por lo que los robots preprogramados son inevitablemente propensos a fallar.

"Sin embargo, si dejas que estos [nuevos] robots aprendan de la experiencia relevante, entonces eventualmente encontrarán una solución que, una vez encontrado, se utilizará y adaptará según sea necesario. Puede que la solución no sea perfecta pero será adoptado si es lo suficientemente bueno para la situación. No todos necesitamos o queremos —o podemos dedicar el tiempo y el esfuerzo— a ganar una medalla olímpica, "Dice Marjaninejad.

A través de este proceso de descubrimiento de su cuerpo y entorno, las extremidades del robot diseñadas en el laboratorio de Valero Cuevas en la USC utilizan su experiencia única para desarrollar el patrón de marcha que funciona lo suficientemente bien para ellos, produciendo robots con movimientos personalizados. "Puedes reconocer a alguien que viene por el pasillo porque tiene una pisada particular, ¿no? ”pregunta Valero-Cuevas.“ Nuestro robot usa su experiencia limitada para encontrar una solución a un problema que luego se convierte en su hábito personalizado, o 'personalidad':tenemos el caminante delicado, el caminante perezoso, el campeón ... lo que sea ".

Las aplicaciones potenciales de la tecnología son muchas, particularmente en tecnología de asistencia, donde las extremidades robóticas y los exoesqueletos que son intuitivos y responden a las necesidades personales de un usuario serían invaluables para aquellos que han perdido el uso de sus extremidades. "Los exoesqueletos o dispositivos de asistencia deberán interpretar de forma natural sus movimientos para adaptarse a lo que necesita, "Dijo Valero-Cuevas.

"Porque nuestros robots pueden aprender hábitos, ellos pueden aprender tus hábitos, e imite su estilo de movimiento para las tareas que necesita en la vida diaria, incluso cuando aprende una nueva tarea, o hacerse más fuerte o más débil ".

Según los autores, la investigación también tendrá fuertes aplicaciones en los campos de la exploración espacial y las misiones de rescate, permitir robots que hagan lo que se necesita hacer sin ser escoltados o supervisados ​​mientras se aventuran en un nuevo planeta, o terreno incierto y peligroso a raíz de desastres naturales. Estos robots podrían adaptarse a una gravedad baja o alta, rocas sueltas un día y barro después de que llueve, por ejemplo.

Los dos autores adicionales del artículo, Los estudiantes de doctorado Brian Cohn y Dario Urbina-Melendez intervinieron en la investigación:

"La capacidad de una especie para aprender y adaptar sus movimientos a medida que cambian sus cuerpos y entornos ha sido un poderoso impulsor de la evolución desde el principio, "dijo Cohn, Candidato a doctorado en Informática en la Escuela de Ingeniería de la USC Viterbi. "Nuestro trabajo constituye un paso hacia el empoderamiento de los robots para que aprendan y se adapten a cada experiencia, tal como lo hacen los animales ".

"Visualizo robots impulsados ​​por músculos, capaz de dominar lo que un animal tarda meses en aprender, en solo unos minutos, "dijo Urbina-Meléndez, un candidato a doctorado en ingeniería biomédica que cree en la capacidad de la robótica para inspirarse audazmente en la vida. "Nuestro trabajo combinando ingeniería, AI, la anatomía y la neurociencia es una fuerte indicación de que esto es posible ".