El IPN hacia la frontera del conocimiento en diseño y control de robots

Los robots han dejado de ser habitantes exclusivos de las páginas de ciencia ficción para tener un papel relevante en la realidad, así como las famosas máquinas de la cinematografía, Terminator o HAL, hoy día ya se puede hablar de los robots ‘marcianos’, Curiosity, Spirit y Opportunity o del pequeño Tláloc II que ayudó a descubrir tres pasajes desconocidos hasta entonces en el Templo de Quetzalcóatl, en Teotihuacán.

La robótica avanza constantemente y gana popularidad entre la gente, pero el camino hacia máquinas que ‘piensen’ aun es largo y requiere de mucho trabajo. En ese sentido el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional (CIC-IPN) coordina el proyecto: ‘Nuevos Modelos Neuro-Computacionales y su aplicación en el diseño y control de robots’, el cual logró el apoyo de la Convocatoria Fronteras de la Ciencia, del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT). Los proyectos beneficiados por esta convocatoria deben proponer una contribución a los conceptos científicos existentes y ser de gran impacto en la sociedad y la cultura.

El camino que un importante número de destacados investigadores ha elegido, coordinados por el Dr. Juan Humberto Sossa Azuela, es desarrollar modelos matemáticos y computacionales que simulen o que tengan un comportamiento análogo al de un cerebro. Existen ya modelos de redes neuronales, pero el trabajo propuesto apunta a generar nuevos modelos que aprovechen los modernos recursos computacionales y el conocimiento acumulado por el destacado grupo de investigadores que colaboran en el proyecto para generar ciencia de frontera a nivel internacional.

El Dr. Sossa Azuela es Jefe del Laboratorio de Robótica en el CIC y Coordinador de la Red de Robótica en el IPN, a grandes rasgos describe el proyecto: ‘Hay que precisar que los modelos que trabaja nuestro grupo apuntan hacia una cuarta generación de redes neuronales, esto no tiene que ver con el funcionamiento biológico de un cerebro; estamos todavía a muchos “kilómetros” de alcanzar ese objetivo. El proyecto se compone de dos partes importantes, una teórica, que tiene que ver con la derivación de nuevos modelos de redes neuronales o modelos neuro-computacionales para resolver problemas que permitan a una máquina realizar tareas en un entorno dado; por otro lado, está la parte práctica que tiene que ver con el diseño, modelado y control de máquinas y de robots especializados que utilicen los modelos generados para resolver tareas encomendadas, pero de manera inteligente’.

Pese a que hoy existen máquinas con capacidades enormes de cálculo, la solución de problemas en un entorno dado, la toma de decisiones y el aprendizaje, son tareas que aún son demasiado complicadas para un robot, mientras tanto la neurología ha dado algunos pasos en la comprensión de la máquina más poderosa de procesamiento, el cerebro humano. Así, una tendencia entre algunos de los grupos de investigación más importantes del mundo, apunta hacia la simulación computacional del funcionamiento de las neuronas (el ser humano tiene un promedio de 80 mil millones de neuronas y unas 30,000 trillones de conexiones sinápticas) para aumentar las capacidades de las máquinas.

Al respecto comenta el Dr. Sossa Azuela: ‘En este momento estamos tratando de obtener un modelo que nos permita decir cuál es la capacidad de cómputo de una sola neurona, con eso podemos deducir que si combinamos miles o millones de esas neuronas, la capacidad de cómputo crecería de forma exponencial. El determinar la capacidad de cómputo de una sola neurona no es tarea sencilla. Una neurona recibe, en promedio, la información de unas 10 mil neuronas y tiene una serie de conexiones o microcircuitos que realizan un conjunto de operaciones (la mayoría todavía desconocidas) que, al combinarse, permiten que la neurona realice funciones muy complejas. Nosotros trataríamos de simular en términos matemáticos y computacionales algo semejante, no podemos hablar en términos biológicos, nadie lo puede hacer todavía’.

En el proyecto participan otros miembros del CIC y también se cuenta con la colaboración de destacados investigadores de instituciones nacionales: la Universidad de Guadalajara, el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, el Centro de Investigación y Desarrollo Digital del IPN, el Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, la Universidad Autónoma del Carmen, el Instituto Tecnológico de León, la Universidad La Salle, la Universidad Autónoma Metropolitana y el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del IPN y también de instancias extranjeras, tales como: la Universidad Libre de Berlín, la Universidad Complutense de Madrid y el Instituto de Cibernética, Matemática y Física de Cuba.

Desde luego entre los beneficios inmediatos de estas acciones está la formación de recursos humanos, la generación de conocimiento en diversas áreas de las redes neuronales y sus respectivos algoritmos de entrenamiento; se proyecta también el desarrollo de prototipos robotizados; en el marco del proyecto se adquirirán equipos para construirlos y al final se espera su aplicación en la solución de problemas de la sociedad.

Los escenarios de oportunidad en los que estos sistemas robóticos podrían ser útiles son muchos, en los aeropuertos podrían instalarse flotillas de autos que, de manera automática, lleven a la gente, en particular a los usuarios con capacidades diferentes, de una terminal a la otra. En la vigilancia de zonas acotadas a través de drones (cuadrotores) que, equipados con cámaras puedan, incluso, participar en la persecución de fugitivos o que funcionen como fuente de información en caso de accidentes.

Otro contexto es en el campo, donde las labores que realizan los tractores se podrían automatizar de acuerdo a variantes como el sol o la lluvia, para realizar tareas como trazar surcos, plantar semillas, deshierbar o regar. En una fábrica podrían manejar cargas, pero de forma automática.

Un escenario a los que se dedica una gran cantidad de investigadores en el mundo, es el desarrollo de máquinas que interactúen con el ser humano para resolver tareas de la vida cotidiana, como recepción en hoteles y restaurantes; robots que asistan en un quirófano o que sean guías en un museo, que cuiden a personas de la tercera edad.

Como se mencionó al principio, la joven exploración espacial que lleva a cabo la humanidad es a través de robots y en el futuro esa tendencia se incrementará, por lo que es una de las metas a largo plazo del proyecto, sobre esto expone el Dr. Sossa: ‘Una de las cosas que estamos pensando es diseñar, modelar y construir un ‘ROVER’, una máquina de exploración espacial, en donde podamos simular algunas de las condiciones del terreno del planeta Marte para que navegue en forma autónoma, tome muestras, las analice y envíe a la Tierra los resultados. Para ello también buscamos recursos de otras convocatorias y asociarnos con gente de otros países y formar un consorcio para tratar de construir una máquina con estas características. Ese sería un proyecto a 10 años, no es nada sencillo; sin embargo, la colonización de otros planetas será mediante máquinas, para el ser humano es, todavía, muy complejo viajar por meses o años, garantizar que va a haber oxígeno y agua durante el trayecto es un problema tecnológico que todavía no terminamos de resolver, una máquina no los necesita. Vamos a tener que establecer colonias robotizadas allá’.

Es necesario señalar que al hablar de máquinas inteligentes no se trata de un comportamiento como el del ser humano, sino a su habilidad predictiva y proceder eficaz dentro de su medio ambiente, incluso a su capacidad para tomar las decisiones que se requieran ante ciertas circunstancias, sin que se le opere a distancia.

Para avanzar en esta dirección, es fundamental que las máquinas puedan ‘aprender’ de su medio ambiente y no solo que se les programe una actividad, sobre esto explica el Dr. Sossa: “Se requiere que la máquina, a través de las señales captadas de sus diversos sensores, aprenda a realizar tareas, encomendadas por el ser humano o que la máquina aprenda por sí sola, pero que experimente necesidades, ese es un reto muy importante. Por ejemplo, una necesidad básica de todo robot es la energía, cuando se le esté terminando, la idea sería que resuelva el problema de su alimentación en forma automática o si se le viene un objeto encima, pueda evadirlo de forma automática. Nosotros partimos del hecho de que si un robot no tiene necesidades (al igual que las criaturas biológicas) difícilmente va a aprender algo interesante”.

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Durante los próximos 10 años el grupo liderado por el Dr. Sossa buscará resolver parte de estos retos, con el apoyo de CONACYT que se compromete a dar los recursos que correspondan para la adquisición de equipo y para la operación. En el camino esperan que sus sistemas robóticos coadyuven en la solución de problemáticas comunes a todas en todas las regiones del país, como agua, salud, seguridad, energía y medio ambiente.

Todos estos nichos de oportunidad se pueden abordar a partir de la modelación de una sola neurona y su integración con otras, lo cual explica el Dr. Sossa: “Si logramos integrar varias neuronas en un modelo de memoria jerárquica, que estamos proponiendo, en donde se tratarían de resolver problemas a diferentes niveles, como lo hace un cerebro biológico, primero a un nivel abstracto, muy sencillo y después más complicados hasta que en la última capa de procesamiento puedan resolver problemas complejos, intentaríamos que el robot pudiera aprender igual que lo hace un niño, a través de sus experiencias, lo cual son retos a nivel mundial que se están desarrollando por los grupos más fuertes a nivel internacional”.

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