Investigadores de la Universidad Carnegie Mellon desarrollaron un modelo que permite a robots biohíbridos adaptarse y aprender a medida que ejercitan sus músculos, mejorando su rendimiento en tareas específicas
Un grupo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon diseñó controladores para robots construidos con materiales biológicos, lo que les permite alcanzar comportamientos extraordinarios que normalmente se observan en la naturaleza. A diferencia de los actuadores tradicionales, los que están hechos de tejido muscular pueden adaptarse y fortalecerse con el uso. Esto implica que un robot alimentado por músculo vivo no solo se mueve, sino que también realiza ejercicio, adquiriendo la capacidad de ajustarse a su entorno y realizar tareas de manera más eficiente con el tiempo.
Para implementar robots biohíbridos en tareas específicas, los investigadores deben comprender cómo diseñar y controlar robots que puedan volverse más fuertes con el tiempo. El grupo de Biohíbridos y Robótica Orgánica, liderado por Vickie Webster-Wood, creó un modelo que apoya este objetivo. Utilizando aprendizaje por refuerzo, su enfoque aprende a controlar un modelo de robot biohíbrido, incluso a medida que los músculos se fortalecen cada vez que intentan realizar una tarea.
Para probar esto, un robot blando, similar a un gusano y compuesto por 42 músculos vivos, fue encargado de moverse hacia ocho objetivos diferentes en un entorno simulado. Para alcanzar cada objetivo, el robot necesitaba aprender a coordinar sus músculos de manera diferente. Para entender cómo el ejercicio muscular afectaría la capacidad del controlador para aprender a alcanzar los objetos, el equipo realizó simulaciones con músculos estáticos y músculos que se fortalecían con el uso.
«Al inicio de este experimento, nos preguntamos si el agente de IA se vería negativamente afectado por la adaptabilidad muscular», comentó Webster-Wood, profesora asociada de ingeniería mecánica. «Sin embargo, descubrimos que tener actuadores adaptables no perjudicó el aprendizaje en absoluto».
El equipo enseñó con éxito al robot cómo moverse hacia ocho objetivos diferentes coordinando sus contracciones musculares, incluso mientras los músculos se adaptaban y cambiaban con el tiempo. Estos resultados demostraron que la adaptabilidad muscular ayudó al robot a aprender más rápido y a desempeñarse de manera más eficiente.
«Esto nos acerca un paso más a diseñar y eventualmente construir robots biohíbridos que puedan adaptarse al mundo que los rodea, tal como lo hacen los animales», concluyó Webster-Wood.
Fuente: cadena3.com
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