Más capacidad de tomar decisiones para los robots lejos de la Tierra

Los robots dedicados a circular sobre terrenos marcianos para explorarlos cuentan con equipos de expertos humanos en la Tierra que les indican lo que tienen que hacer a la hora de investigar un objetivo científico de interés. La distancia entre la Tierra y Marte provoca un desfase de minutos en las comunicaciones. Mucho mayor será el retraso en los casos de robots que operen en la superficie de lunas de Saturno o de Júpiter, debido a la distancia entre la Tierra y cada uno de esos planetas. Esta y otras circunstancias hacen que para la exploración de terrenos de esas lunas el tiempo de espera entre el envío de un mensaje y su recepción sea inaceptable.

Yifan Zhu, Pranay Thangeda, Melkior Ornik y Kris Hauser, los cuatro de la Universidad de Illinois (Estados Unidos), han desarrollado un novedoso método para que los robots en la superficie de otros mundos puedan decidir por sí mismos dónde y cómo recoger muestras del terreno.

En vez de enseñarles a perforar, excavar y recoger muestras de todos los tipos posibles de roca o de material granular, estos científicos han creado una nueva forma de que los vehículos autónomos de superficie aprendan rápidamente a recoger un nuevo material que encuentren.

El nuevo método también permite que aprendan a adaptarse a nuevos e inesperados terrenos, tanto por su topología como por su composición.

Usando este método, un robot puede aprender a recoger un nuevo material después de muy pocos intentos.

El robot también puede llegar a la conclusión de que no es viable excavar en ese punto y entonces buscará alternativas. Por ejemplo, en algunas pruebas, el equipo ocultó material bajo una capa de otra cosa. El robot solo veía el material superior y ajustaba el patrón de excavación a fin de que resultase el más adecuado para ese material. Al comenzar a excavar y llegar a la capa de debajo, se percataba de la presencia de la segunda capa y de sus distintas cualidades, momento en el que reajustaba su patrón de excavación a fin de que resultase el más adecuado para ese otro material, o bien se percataba de que no era adecuado seguir intentando excavar allí y se trasladaba a otro sitio.

Prueba con un robot que debe lidiar con la excavación en tipos radicalmente distintos de suelo en este terreno de muestra dentro de una caja. (Foto: The Grainger College of Engineering at the University of Illinois Urbana-Champaign)

Decidir si excavar o no y, en caso de que sí, escoger el mejor método para hacerlo, es una habilidad que resulta muy necesaria para cualquier robot que deba trabajar en la superficie de astros lejanos como por ejemplo Europa, una de las lunas de Júpiter, ya que es muy poco lo que se sabe de las características de la superficie de tales mundos.

La NASA quiere enviar a Europa rovers robóticos alimentados por baterías en vez de por energía nuclear porque, entre otras consideraciones específicas de la misión, es fundamental minimizar el riesgo de contaminar mundos oceánicos con materiales potencialmente peligrosos, ya que en los mares subterráneos de esos mundos puede haber vida.

Las fuentes nucleares de energía empleadas típicamente en astronáutica tienen una vida útil de meses o años, mientras que las baterías, si no pueden recargarse a partir de paneles solares, tienen una vida útil de unas pocas semanas. Tener que usar baterías en robots que exploren la superficie y el subsuelo de Europa y otros astros con zonas potencialmente habitables acorta a semanas la duración máxima de una misión. En tales circunstancias, el personal del centro de control de la misión no puede desperdiciar varias horas cada día para enviar mensajes al robot y recibir sus respuestas o viceversa. Este es el motivo principal para dotar a estos robots de una autonomía de decisión mucho más grande, que les permita tomar decisiones por sí solos sin tener que perder tiempo intercambiando mensajes con el centro de control de misión de la Tierra.

Yifan Zhu y sus colegas han presentado su nuevo método para toma de decisiones robóticas en el congreso Robotics: Science and Systems XIX, bajo el título “Few-shot Adaptation for Manipulating Granular Materials Under Domain Shift”. (Fuente: NCYT de Amazings)