Robot de Lego con un ‘cerebro’ orgánico aprende a navegar por un laberinto

En el invierno de 1997 Carver Mead disertó sobre un tema inusual para un informático: el sistema nervioso de los animales, como la humilde mosca. Mead, investigador del Instituto de Tecnología de California, describió su idea anterior de un sistema electrónico de resolución de problemas inspirado en las células nerviosas, una técnica que denominó computación «neuromórfica». Un cuarto de siglo después, los investigadores diseñaron un dispositivo informático neuromórfico basado en carbono, esencialmente un cerebro robótico orgánico, que puede aprender a navegar por un laberinto.

Un chip neuromórfico memoriza información de manera similar a como lo hace un animal. Cuando un cerebro aprende algo nuevo, un grupo de sus neuronas reorganiza sus conexiones para que puedan comunicarse más rápida y fácilmente. Como dice un dicho común en neurociencia, «las neuronas que se disparan juntas se conectan entre sí». Cuando un chip neuromórfico aprende, reconecta sus circuitos eléctricos para guardar el nuevo comportamiento como lo hace un cerebro para guardar un recuerdo.

La idea de la computación similar al cerebro ha existido por un tiempo. Pero Paschalis Gkoupidenis del Instituto Max Planck para la Investigación de Polímeros en Mainz, Alemania, y su equipo de investigación neuromórfica son pioneros en la elaboración de esta tecnología a partir de materiales orgánicos. Para construir su chip, los investigadores utilizaron largas cadenas de moléculas a base de carbono llamadas polímeros, que son blandas y, en cierto modo, se comportan de manera similar a los tejidos vivos. Para permitir que su material lleve una carga eléctrica como las neuronas reales, que son energéticamente eficientes y funcionan en un medio acuoso, los científicos recubrieron el material orgánico con un gel rico en iones. Esto proporcionó «más grados de libertad para imitar los procesos biológicos», dice Gkoupidenis.

Anteriormente, algunos de los investigadores que trabajaron con el grupo Max Planck de Gkoupidenis en el nuevo estudio habían demostrado que los polímeros orgánicos pueden registrar aspectos de sus estados pasados. Este hallazgo sugirió que los polímeros pueden «recordar» cierta información, como la secuencia de giros necesarios para navegar por un laberinto. Entonces, en la investigación reciente, el equipo usó material orgánico para construir transistores (dispositivos de conmutación de señal y potencia) y los dispuso en un circuito. El «chip cerebral» resultante puede recibir señales sensoriales y usarlas para adaptarse a los estímulos ambientales. Una vez que ha aprendido en qué dirección moverse, el circuito puede enviar comandos de motor precisos al cuerpo de un robot. Los investigadores describieron su trabajo en Avances de la ciencia el mes pasado.

Una vez que los miembros del equipo diseñaron su chip cerebral robótico orgánico, un laberinto parecía la situación perfecta del mundo real para probarlo. Esto se debe a que el éxito o el fracaso se vuelven obvios de inmediato: si el robot termina el laberinto, claramente ha aprendido algo, y «si no lo hace, entonces no aprendió», explica el coautor del estudio Yoeri van de Burgt de Eindhoven. Universidad de Tecnología de los Países Bajos.

El equipo seleccionó un robot de juguete comercial llamado Lego Mindstorms EV3, que tiene dos sensores de entrada para registrar señales táctiles y de «vista» y dos ruedas para moverse. Los científicos equiparon el juguete con su chip, que podía controlar la dirección en la que se movían las ruedas. Luego diseñaron un laberinto de dos metros cuadrados que parecía un panal de abejas bidimensional, lleno de cruces de caminos potenciales, y soltaron al robot en él.

En cada cruce, la máquina giraba a la derecha por defecto. Pero cada vez que finalmente chocó contra una pared lateral, recibió un «golpe en la nariz», como dice van de Burgt. “Bueno, eso es una fantasía [phrase] básicamente para ajustar un poco la resistencia”, añade. Esto significa que cuando el robot recibió un toque humano ligero o golpeó una pared, los sensores llevaron esa señal táctil al circuito orgánico. En respuesta, como si las neuronas se recablearan después de recibir un estímulo correctivo, se redujo una propiedad eléctrica del polímero llamada resistencia. Esto permitió que pasara más voltaje a través del polímero, lo que energizó los iones en el material para moverse a otro extremo del circuito. Basado en el movimiento y la acumulación de iones, el cerebro del robot ahora podría tomar una decisión diferente: en la intersección que originalmente lo hizo tropezar, en lugar de girar a la derecha por defecto, ahora giraría a la izquierda. De esta manera, el robot aprendió. Con cada movimiento en falso, el robot golpeaba una pared o los investigadores lo tocaban suavemente. Luego se movió de nuevo al comienzo del laberinto. El robot siguió aprendiendo en qué dirección girar en cada nuevo cruce hasta que, al final de la carrera número 16, finalmente llegó a la salida.

“El dispositivo aprende de la misma manera que enseñamos a los niños, otorgando recompensas si aciertan o no recompensando si aciertan”, dice Arindam Basu, profesor de ingeniería eléctrica en la Universidad de la Ciudad de Hong Kong, que no participó en el estudio. nuevo estudio En este caso, el robot solo realizaba decisiones binarias, girando hacia la izquierda o hacia la derecha. “Por lo tanto, sería interesante ampliar la tarea de elegir entre múltiples decisiones”, dice Basu.

El experimento es «realmente genial», dice Jeffrey Krichmar, científico informático de la Universidad de California, Irvine, que tampoco participó en el estudio. Al robot se le permitió cometer errores y corregirlos más tarde, dice Krichmar. Los investigadores no preprogramaron sus pasos futuros, señala, «pero permitieron que todo el entrenamiento fuera parte de su circuito».

Aunque el experimento demostró el poder de aprendizaje de un chip de control orgánico, la capacidad de la máquina para sentir su entorno y moverse aún dependía de los componentes inorgánicos del robot de juguete. “Los próximos pasos podrían ser reemplazarlos con contrapartes orgánicas”, dice Robert Nawrocki, profesor asistente en la Escuela de Tecnología de Ingeniería de la Universidad de Purdue, otro investigador que no participó en el estudio. Un dispositivo completamente orgánico sería ventajoso porque podría ser biocompatible, lo que podría permitir que se implante en el cuerpo humano, por ejemplo. Si los dispositivos neuromórficos orgánicos llegan a ese punto, sugiere Nawrocki, pueden ayudar en el tratamiento de ciertas enfermedades y lesiones del sistema nervioso. En el cerebro, agrega, los implantes neuromórficos también podrían permitir a los humanos controlar exoesqueletos motorizados.

El chip neuromórfico orgánico también tiene la ventaja de requerir menos energía que un chip estándar. Para cambiar, los transistores orgánicos requieren solo medio voltio de electricidad, aproximadamente 20 veces menos que sus contrapartes de silicio con dimensiones similares, según los autores del nuevo estudio. Debido a que la potencia es proporcional al voltaje, esto significa que todo el sistema tiene requisitos de potencia más bajos. El chip neuromórfico también es relativamente barato de producir y comparativamente más simple que un sistema de silicio, dice van de Burgt.

Tal sistema de baja potencia podría tener muchas aplicaciones. Por ejemplo, podría ayudar a los robots a trabajar durante largas horas en lugares remotos de la Tierra, o incluso en otro planeta, sin necesidad de recargarse constantemente, dice Krichmar. Dentro de 50 o 100 años, dice Nawrocki, “es posible que tengamos robots autónomos de potencia ultrabaja, como insectos artificiales, que incluso podrían polinizar cultivos”.