Creatividad asistida por ordenador en el diseño de robots

Pongamos que necesitas un robot que suba escaleras. ¿Qué forma debería tener ese robot? ¿Debería tener dos piernas, como una persona? ¿O seis, como una hormiga?

Elegir la forma correcta será vital para que tu robot pueda atravesar un terreno en particular. Pero es imposible construir y probar todas las formas potenciales. Por fortuna, un sistema desarrollado por el MIT permite ahora simularlas y determinar qué diseño funciona mejor.

Comienzas diciéndole al sistema, llamado RoboGrammar, qué partes del robot están disponibles en tu taller: ruedas, juntas, etc. También le dices qué terreno necesitará tu robot para navegar. Y RoboGrammar hace el resto, generando una estructura optimizada y un programa de control para tu robot.

El avance podría inyectar una dosis de creatividad asistida por ordenador en este campo. "El diseño de robots sigue siendo un proceso muy manual", dice Allan Zhao, autor principal del artículo y estudiante de doctorado en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL). Describe RoboGrammar como "una forma de crear nuevos y más inventivos diseños de robots que podrían ser potencialmente más efectivos".

Se construyen robots para una variedad casi ilimitada de tareas, pero "todos tienden a ser muy similares en su forma y diseño general", dice Zhao. Por ejemplo, "cuando se piensa en construir un robot que necesite atravesar varios terrenos, inmediatamente se utiliza a un cuadrúpedo", añade, refiriéndose a un animal de cuatro patas, como un perro. "Nos preguntábamos si ese es realmente el diseño óptimo".

El equipo de Zhao especuló que un diseño más innovador podría mejorar la funcionalidad. Así que construyeron un modelo informático para la tarea, un sistema que no estuviera indebidamente influenciado por convenciones previas. Y si bien la inventiva era el objetivo, Zhao tuvo que establecer algunas reglas básicas.

El universo de posibles formas de robot está "principalmente compuesto de diseños sin sentido", dijo Zhao. "Si puedes conectar las partes de manera arbitraria, terminas con un desorden". Para evitar eso, su equipo desarrolló una "gramática de gráficos", un conjunto de restricciones en la disposición de los componentes de un robot. Por ejemplo, los segmentos de pata adyacentes deben ser conectados con una articulación, no con otro segmento de pata. Tales reglas aseguran que cada diseño generado por computadora funcione, al menos a un nivel rudimentario.

Varios diseños de robots generados con RoboGrammar. (Foto: cortesía de los investigadores)

Zhao señala que las reglas de su gramática gráfica fueron inspiradas no por otros robots sino por animales, artrópodos en particular. Estos invertebrados incluyen insectos, arañas y langostas. Como grupo, los artrópodos son una historia de éxito de la evolución, ya que representan más del 80 por ciento de las especies animales conocidas. "Se caracterizan por tener un cuerpo central con un número variable de segmentos. Algunos segmentos pueden tener patas", dice Zhao. "Y nos dimos cuenta de que eso es suficiente para describir no solo los artrópodos sino también formas más familiares", incluyendo los cuadrúpedos. Zhao adoptó las reglas inspiradas en los artrópodos gracias en parte a esta flexibilidad, aunque añadió algunas florituras mecánicas. Por ejemplo, permitió que la computadora conjurara ruedas en lugar de piernas.

Usando la gramática de gráficos de Zhao, RoboGrammar opera en tres pasos secuenciales: definir el problema, elaborar posibles soluciones robóticas, y luego seleccionar las óptimas. La definición del problema recae en gran medida en el usuario humano, que introduce el conjunto de componentes robóticos disponibles, como motores, patas y segmentos de conexión. "Esa es la clave para asegurarse de que los robots finales pueden ser realmente construidos en el mundo real", dice Zhao. El usuario también especifica la variedad de terreno a ser atravesado, que puede incluir combinaciones de elementos como escalones, áreas planas o superficies resbaladizas.

Con estos datos, RoboGrammar utiliza las reglas de la gramática de los gráficos para diseñar cientos de miles de potenciales estructuras robóticas. Algunas se parecen vagamente a un coche de carreras. Otras parecen una araña, o una persona haciendo flexiones. "Fue bastante inspirador para nosotros ver la variedad de diseños", dice Zhao. "Definitivamente muestra la expresividad de la gramática". Pero mientras que la gramática puede producir cantidad, sus diseños no siempre son de óptima calidad.

Elegir el mejor diseño de robot requiere controlar los movimientos de cada uno y evaluar su función. "Hasta ahora, estos robots son solo estructuras", dice Zhao. El controlador es el conjunto de instrucciones que da vida a esas estructuras, gobernando la secuencia de movimientos de los diversos motores del robot. El equipo desarrolló un controlador para cada robot con un algoritmo llamado Control Predictivo del Modelo, que prioriza el movimiento de avance rápido.

"La forma y el controlador del robot están profundamente entrelazados", dice Zhao, "por lo que tenemos que optimizar un controlador para cada robot individualmente". Una vez que cada robot simulado es libre de moverse, los investigadores buscan robots de alto rendimiento con una "búsqueda heurística gráfica". Este algoritmo de red neural muestrea y evalúa iterativamente conjuntos de robots, y aprende qué diseños tienden a funcionar mejor para una tarea determinada. "La función heurística mejora con el tiempo", dice Zhao, "y la búsqueda converge en el robot óptimo". Todo esto sucede antes de que el diseñador humano agarre el primer tornillo.

¿Un resultado sorprendente del proyecto? "La mayoría de los diseños terminaron siendo de cuatro patas", dice Zhao. Quizás los diseñadores manuales de robots tenían razón al gravitar siempre hacia los cuadrúpedos. "Tal vez realmente hay algo importante en ello". (Fuente: NCYT Amazings)