Catalogada por el medio Fusiona como una «5 mejores charlas en TI e IA de Congreso Futuro 2023», la académica María José Escobar, investigadora del AC3E (Centro Avanzado de Ingeniería Eléctrica y Electrónica) de la Universidad Santa María, expuso en dicho espacio sobre «Robótica Bio inspirada».
María José es doctora en Ciencias y Directora de Vinculación con el Medio de la UTFSM y durante su charla mostró cómo el cerebro es influenciado por el cuerpo y el entorno y, asimismo, cómo la robótica a través de algoritmos artificiales aprenden, por ejemplo, de la forma de caminar de los insectos.
«Desde el Ac3E estamos tratando de impulsar el desarrollo de una industria tecnológica nacional (…) impulsar el desarrollo de una industria tecnológica fuerte pucha que sería importante para nuestro país», dijo María José en Congreso Futuro 2023.
«Lo que ocurre en el cerebro no está aislado respecto a quiénes somos. Nuestra actividad cerebral está fuertemente condicionada al cuerpo en el cual este cerebro habita y al contexto sobre el cual estos cuerpos se están moviendo», explicó María José durante su charla.
«Si queremos desarrollar inteligencia artificial, o de cualquier tipo, pareciera natural que nuestro sistema, el cual realicemos, tenga la capacidad de tener interacción con el mundo. Si queremos un algoritmo que se desarrolle de manera más versatil o se adecúe de mejor forma, no basta con el algoritmo solo, sino que tratemos que este algoritmo interaccione, se mueva y adapte con lo que pasa en el entorno», agregó.
Posteriormente compartió 2 ejemplos en los cuales podemos juntar el conocimiento de la biología con la robotótica, y donde la forma del robot condiciona el aprendizaje y desarrollo de cualquier algoritmo para realizar una tarea específica.
El primer ejemplo fue el aprendizaje de caminata en robot, en un rebot con 4 patas, llamado «Quadratot«, al cual no se le entregó la información de cómo era su cuerpo y aprendió a desplazarse.
En tanto, el segundo ejemplo fue el robot «iCub», el primero en Latinoamérica, el cual posee audición, visión, sintetizador vocal, la capacidad para gestionar gestos y 3 mil sensores de tacto en todo el cuerpo, el cual realizó el ejercicio de autoreconocimiento de su cuerpo.
La investigadora agregó que «lo curioso de esta plataforma, iCub, es que no solo puede desarrollar una cantidad grande de algoritmos, sino lo que puede generar en los humanos (…) abriendo toda un mundo de posibilidades, por ejemplo ayudarnos a desarrollar conductas que pueden estar mermadas. Plataformas de este estilo podrían ayudar a niños que tienen algún espectro autista a desarrollar ciertas habilidades sciales o a adultos con algún problema».
Respecto al ejercicio, «en este caso, el robot se tocó para inferir el modelo cinemático de su pecho, y en base a esa tocación, él empieza a construir cuál es su modelo y saber qué forma tiene. Saber tu forma, te permite hacer movimientos, interactuar con una persona humana, o desplazarme hacia otro punto sin chocar, conocimiento mis alcances y saber hasta dónde llego. El robot podría cambiar su ropa, su vestimenta y volver a ejecutar este algoritmo de autoreconocimiento, volver a construir su modelo cinemático e interactuar en un medio cambiante, sin tener que programar todo de nuevo».
A modo de conclusión, la investigadora expresó que «las arquitecturas bio-inspiradas pueden contribuir al desarrollo de algoritmos de IA, pueden darle una nueva mirada, sin que sean tan cajas negras, incorporando en ellos ciertos comportamientos que hemos visto en las manos, en los mamíferos, en sistemas sensoriales, etc.»
Asimismo, agregó que, el segundo aprendizaje consiste en que, «en neurociencia, la robótica entrega plataformas embodied (es decir con cuerpo) para testear hipótesis relacionadas con la cognición, el desarrollo, el aprendizaje, la integración de información de sistemas sensoriales, etc.».
Revive la charla completa, a continuación:
https://www.youtube.com/live/ZXU503y9SVI?feature=share&t=28526