Las aves como las águilas y los halcones ascienden con facilidad a grandes altitudes sobre colinas, cañones y cumbres montañosas, una habilidad que sería muy útil para drones. Se sabe desde hace mucho tiempo que las corrientes ascendentes de aire caliente ayudan a los pájaros en su vuelo. Sin embargo, hasta ahora era muy poco lo que se conocía acerca de cómo las aves encuentran esas columnas de aire caliente ascendente y las aprovechan con la mayor eficiencia posible.

A fin de averiguarlo, unos investigadores han utilizado aprendizaje por refuerzo en planeadores robóticos con el propósito de hacerles aprender a volar por su cuenta (sin depender de la recepción de instrucciones enviadas desde fuera) en esas columnas de aire caliente ascendente, elevándose hasta altitudes de 700 metros.

El trabajo es obra del equipo internacional integrado, entre otros, por Massimo Vergassola y Gautam Reddy, de la Universidad de California en San Diego, y Terry Sejnowski, del Instituto Salk para Estudios Biológicos, ambas entidades en Estados Unidos. Los resultados obtenidos proporcionan una estrategia de vuelo aprovechable para robots aéreos.

El aprendizaje por refuerzo es un área del aprendizaje automático, cuya base se inspira en la psicología del comportamiento. La noción esencial es que un agente aprende cómo comportarse en un entorno basándose para ello en acciones realizadas y en los resultados de estas.

Vergassola y sus colegas equiparon dos planeadores de dos metros de envergadura con un controlador de vuelo. El dispositivo permitió la ejecución de tácticas de vuelo autónomo. Se determinó una estrategia de vuelo a partir tan solo de las experiencias de los planeadores robóticos, recogidas a lo largo de varios días de actividad aérea.

Fuente: noticiasdelaciencia.com