Estos robots de cuerpo duro pueden reproducirse, aprender y evolucionar de forma autónoma

Donde la biología y la tecnología se encuentran, la robótica evolutiva genera autómatas que evolucionan en tiempo real y en el espacio. La base de este campo, la computación evolutiva, ve robots que poseen un genoma virtual ‘compañero’ para ‘reproducir’ descendencia mejorada en respuesta a entornos complejos y hostiles.

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Los robots de cuerpo duro ahora pueden ‘dar a luz’

Los robots han cambiado mucho en los últimos 30 años y ya son capaces de reemplazar a sus homólogos humanos en algunos casos; en muchos sentidos, los robots ya son la columna vertebral del comercio y la industria. Realizando una ráfaga de trabajos y roles, han sido miniaturizados, montados y moldeados en proporciones gigantescas para lograr hazañas mucho más allá de las habilidades humanas. Pero, ¿qué sucede cuando situaciones o entornos inestables requieren robots nunca antes vistos en la tierra?

Por ejemplo, es posible que necesitemos robots para limpiar una fusión nuclear considerada insegura para los humanos, explorar un asteroide en órbita o terraformar un planeta distante. Entonces, ¿cómo haríamos eso?

Los científicos podrían adivinar lo que el robot podría necesitar hacer, ejecutando innumerables simulaciones por computadora basadas en escenarios realistas a los que podría enfrentarse el robot. Luego, armados con los resultados de las simulaciones, pueden enviar a los bots a toda velocidad hacia la oscuridad desconocida a bordo de una máquina de cien mil millones de dólares, cruzando los dedos para que sus rígidos diseños aguanten el tiempo que sea necesario.

Pero, ¿y si hubiera una alternativa mejor? ¿Qué pasaría si hubiera un tipo de inteligencia artificial que pudiera tomar lecciones de la evolución para generar robots que puedan adaptarse a su entorno? Suena como algo sacado de una novela de ciencia ficción, pero es exactamente lo que un equipo multiinstitucional del Reino Unido está haciendo actualmente en un proyecto llamado Evolución de Robots Autónomos (ARE).

Sorprendentemente, ya han creado robots que pueden ‘aparearse’ y ‘reproducir’ progenie sin intervención humana. Además, utilizando la teoría evolutiva de variación y selección, estos robots pueden optimizar a sus descendientes en función de un conjunto de actividades a lo largo de generaciones. Si es viable, esta sería una forma de producir robots que puedan adaptarse de forma autónoma a entornos impredecibles: su familia mecánica extendida cambia junto con su entorno volátil.

“La evolución de los robots ofrece infinitas posibilidades para modificar el sistema”, dice la ecologista evolutiva y miembro del equipo ARE Jacintha Ellers. “Podemos encontrar nuevos tipos de criaturas y ver cómo se comportan bajo diferentes presiones de selección”. Ofreciendo una forma de explorar los principios evolutivos para establecer un número casi infinito de preguntas “qué pasaría si”.

¿Qué es el cálculo evolutivo?

En informática, la computación evolutiva es un conjunto de algoritmos laboriosos inspirados en la evolución biológica donde las soluciones candidatas se generan y “evolucionan” constantemente. Cada nueva generación elimina soluciones menos deseadas, introduciendo pequeños cambios adaptativos o mutaciones para producir una versión cibernética de la supervivencia del más apto. Es una forma de imitar la evolución biológica, lo que da como resultado la mejor versión del robot para su función y entorno actuales.

robots virtuales. Créditos de imagen: SON.

La robótica evolutiva comienza en ARE en una instalación denominada EvoSphere, donde los bebés robots recién ensamblados descargan un código genético artificial que define sus cuerpos y cerebros. Aquí es donde los robots de dos padres se unen para mezclar genomas virtuales para crear crías mejoradas, incorporando ambos códigos genéticos.

La descendencia recién evolucionada se construye de forma autónoma a través de una impresora 3D, después de lo cual un brazo de ensamblaje mecánico que traduce el código genómico virtual heredado selecciona y conecta los sensores y medios de locomoción especificados de un banco de componentes prefabricados. Finalmente, el sistema artificial conecta una computadora Raspberry Pi que actúa como un cerebro para los sensores y motores; luego se descarga el software de ambos padres para representar el cerebro evolucionado.

1. La inteligencia artificial enseña a los robots recién nacidos cómo controlar sus cuerpos

Los recién nacidos se someten al desarrollo del cerebro y aprenden a afinar su control motor en la mayoría de las especies animales. Este proceso es aún más intenso para estos bebés robóticos debido a la reproducción entre diferentes especies. Por ejemplo, un progenitor con ruedas podría procrear con otro que posea una pierna articulada, dando como resultado una descendencia con ambos tipos de locomoción.

Sin embargo, el cerebro heredado puede tener dificultades para controlar el nuevo cuerpo, por lo que se ejecuta un algoritmo como parte de la etapa de aprendizaje para refinar el cerebro en algunas pruebas en un entorno simplificado. Si los bebés sintéticos pueden dominar sus nuevos cuerpos, pueden pasar a la siguiente fase: la prueba.

2. Selección de los más aptos: ¿quién puede reproducirse?

ARE utiliza una carcasa de reactor nuclear inerte especialmente construida para realizar pruebas en las que los robots jóvenes deben identificar y eliminar los desechos radiactivos mientras evitan varios obstáculos. Después de completar la tarea, el sistema califica a cada robot de acuerdo con su desempeño, que luego usa para determinar quién podrá reproducirse.

autentico robot Créditos de imagen: SON.

El software que simula la reproducción luego toma el ADN virtual de dos padres y realiza una recombinación genética y una mutación para generar un nuevo robot, completando el ‘circuito de la vida’. Los robots padres pueden permanecer en la población, tener más hijos o reciclarse.

La robótica evolutiva e investigadora de ARE, Guszti Eiben, dice que esta evolución acelerada funciona así: “Los experimentos robóticos se pueden realizar en condiciones controlables y validarse con muchas repeticiones, algo que es difícil de lograr cuando se trabaja con organismos biológicos”.

3. Los robots del mundo real también pueden aparearse en cibermundos alternativos

En su artículo para el Científico nuevo, Emma Hart, miembro de ARE y profesora de inteligencia computacional en la Universidad Napier de Edimburgo, escribe que al “trabajar con robots reales en lugar de simulaciones, eliminamos cualquier brecha en la realidad. Sin embargo, imprimir y ensamblar cada nueva máquina toma alrededor de 4 horas, dependiendo de la complejidad de su esqueleto, lo que limita la velocidad a la que puede evolucionar una población. Para abordar este inconveniente, también estudiamos la evolución en un mundo virtual paralelo”.

Este universo paralelo implica la creación de una versión digital de cada bebé mecánico en un simulador una vez que se ha producido el apareamiento, lo que permite a los investigadores de ARE construir y probar nuevos diseños en segundos, identificando aquellos que parecen viables.

Luego, sus genomas cibernéticos pueden priorizarse para la fabricación en robots del mundo real, lo que permite que los robots virtuales y físicos se reproduzcan entre sí, lo que se suma al acervo genético de la vida real creado por el apareamiento de dos autómatas materiales.

Los peligros de los robots que evolucionan solos: ¿cómo podemos mantenernos a salvo?

Un fabricante de robots. Créditos de imagen: SON.

Aunque este programa está lleno de potencial, el profesor Hart advierte que el progreso es lento y, además, existen riesgos a largo plazo para el enfoque.

“En principio, las oportunidades potenciales son excelentes, pero también corremos el riesgo de que las cosas se salgan de control, creando robots con comportamientos no deseados que podrían causar daño o incluso dañar a los humanos”, dice Hart.

“Necesitamos pensar en esto ahora, mientras la tecnología aún se está desarrollando. Limitar la disponibilidad de materiales con los que fabricar nuevos robots proporciona una salvaguarda”. Por lo tanto: “También podríamos anticipar comportamientos no deseados al monitorear continuamente los robots evolucionados y luego usar esa información para construir modelos analíticos para predecir problemas futuros. La solución más obvia y efectiva es usar un sistema de reproducción centralizado con un supervisor humano equipado con un interruptor de emergencia”.

Un mundo mejorado gracias a los robots que evolucionan junto a nosotros

A pesar de estas preocupaciones, ella responde que, aunque algunas aplicaciones, como los viajes interestelares, pueden parecer de años, el sistema ARE puede tener una necesidad más inmediata. Y a medida que el cambio climático alcanza proporciones peligrosas, está claro que los fabricantes de robots deben volverse más ecológicos. Ella propone que podrían reducir su huella ecológica mediante el uso del sistema para construir nuevos robots a partir de materiales sostenibles que funcionan con bajos niveles de energía y son fáciles de reparar y reciclar.

Hart concluye que esta progenie divergente probablemente no se parecerá en nada a los robots que vemos a nuestro alrededor hoy, pero ahí es donde la evolución artificial puede ayudar. Sin restricciones por la cognición humana, la evolución computarizada puede generar soluciones creativas que ni siquiera podemos concebir todavía.

Y parecería que estas máquinas ahora nos harán evolucionar aún más a medida que retrocedamos y les entreguemos las riendas de sus propias vidas virtuales. Queda por ver cómo afectará esto a la raza humana.