Ingeniería
Un cerebro artificial que emula el proceso de aprendizaje en un recién nacido
El proceso de aprendizaje por el que un niño recién nacido pasa es emulado por investigadores del Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías de la Universidad de Guadalajara (UdeG), en México, quienes trabajan en el cerebro artificial de un robot humanoide.
Esta propuesta de cerebro o controlador fue desarrollado por el investigador de origen francés Jérôme Leboeuf Pasquier, la cual es una opción de control autónomo e inteligente basado en el conocimiento adquirido, que lo hace distinto a otros modelos.
El robot humanoide mide 80 centímetros de alto, y funciona con un sistema de aprendizaje capaz de asimilar el conocimiento que genera con cada interacción con el medio ambiente. De esta forma logró cumplir metas como mantener el equilibrio sobre uno o dos pies.
Asimismo, el grupo de investigadores de la UdeG desarrollaron subsistemas auditivos y visuales. El primero permite al robot escuchar y seguir indicaciones, a diferencia del segundo que sólo permite ubicarse en un lugar a través del reconocimiento visual. Las próximas metas actuales en la visión abarcan el reconocimiento, reconocimiento, perseguir objetos en movimiento y detectar obstáculos. Para logar lo anterior, el sistema extrae diferentes clases de rasgos que el controlador procesa.
Estos subsistemas fueron desarrollados para poner a prueba el cerebro artificial, que trabaja con un paradigma basado en el aprendizaje. Donde los sistemas de control rescatan la información adquirida por la experiencia.
![[Img #18507]](upload/img/periodico/img_18507.jpg)
Aunque el robot humanoide empieza sin conocimiento, incluye un par de motivaciones o metas que debe realizar. Por ejemplo, “no te gustan los golpes” o “mantente a una temperatura templada”, e inmediatamente el cerebro artificial generará las acciones para buscar la manera para cumplir ese cometido.
Antes de iniciar cualquier operación, el humanoide recibe información vía protocolos de control de transmisión (TCP) y de internet (IP), por medio de una computadora embebida localizada en su abdomen y envía una trama con los valores de los sensores.
Leboeuf Pasquier, quién tiene especialidad en Inteligencia Artificial y pertenece al Sistema Nacional de Investigadores, explicó que una de las motivaciones es conservar el equilibrio sobre un solo pie. Para cumplir el objetivo el robot deberá aprender a mantener las variables en cierto rango para no caerse, es decir, aprender a desplazar su centro de gravedad para contrarrestar las fuerzas que lo desequilibran.
El sistema empleado en el cerebro se desarrolló bajo la teoría de la robótica evolutiva o epigenética, la cual plantea que la inteligencia, artificial o no, requiere de la capacidad motora y sensitiva para interactuar con un universo físico, además de poder asimilar la experiencia.
También se rige bajo las premisas de la habilidad para interactuar con el ambiente físico y social; gracias a esto se logra el proceso de desarrollo prolongado, donde las estructuras cognoscitivas surgen como resultado de las interacciones del robot con el entorno.
El proyecto de la UdeG requirió el apoyo de los Consejos Nacional de Ciencia y Tecnología y Estatal de Jalisco, a través del Fondo Mixto de Fomento a la Investigación Científica y Tecnológica. (Foto: AGENCIA ID/DICYT)
Esta propuesta de cerebro o controlador fue desarrollado por el investigador de origen francés Jérôme Leboeuf Pasquier, la cual es una opción de control autónomo e inteligente basado en el conocimiento adquirido, que lo hace distinto a otros modelos.
El robot humanoide mide 80 centímetros de alto, y funciona con un sistema de aprendizaje capaz de asimilar el conocimiento que genera con cada interacción con el medio ambiente. De esta forma logró cumplir metas como mantener el equilibrio sobre uno o dos pies.
Asimismo, el grupo de investigadores de la UdeG desarrollaron subsistemas auditivos y visuales. El primero permite al robot escuchar y seguir indicaciones, a diferencia del segundo que sólo permite ubicarse en un lugar a través del reconocimiento visual. Las próximas metas actuales en la visión abarcan el reconocimiento, reconocimiento, perseguir objetos en movimiento y detectar obstáculos. Para logar lo anterior, el sistema extrae diferentes clases de rasgos que el controlador procesa.
Estos subsistemas fueron desarrollados para poner a prueba el cerebro artificial, que trabaja con un paradigma basado en el aprendizaje. Donde los sistemas de control rescatan la información adquirida por la experiencia.
Aunque el robot humanoide empieza sin conocimiento, incluye un par de motivaciones o metas que debe realizar. Por ejemplo, “no te gustan los golpes” o “mantente a una temperatura templada”, e inmediatamente el cerebro artificial generará las acciones para buscar la manera para cumplir ese cometido.
Antes de iniciar cualquier operación, el humanoide recibe información vía protocolos de control de transmisión (TCP) y de internet (IP), por medio de una computadora embebida localizada en su abdomen y envía una trama con los valores de los sensores.
El sistema empleado en el cerebro se desarrolló bajo la teoría de la robótica evolutiva o epigenética, la cual plantea que la inteligencia, artificial o no, requiere de la capacidad motora y sensitiva para interactuar con un universo físico, además de poder asimilar la experiencia.
También se rige bajo las premisas de la habilidad para interactuar con el ambiente físico y social; gracias a esto se logra el proceso de desarrollo prolongado, donde las estructuras cognoscitivas surgen como resultado de las interacciones del robot con el entorno.
El proyecto de la UdeG requirió el apoyo de los Consejos Nacional de Ciencia y Tecnología y Estatal de Jalisco, a través del Fondo Mixto de Fomento a la Investigación Científica y Tecnológica. (Foto: AGENCIA ID/DICYT)
