Desarrollan un sistema de inteligencia artificial que permite a los robots aprender cuándo actuar
Investigadores crearon los llamados “Mapas de Tiempo Subjetivo”, un nuevo enfoque que busca mejorar la autonomía, seguridad y eficiencia de los robots.
Un equipo de investigadores desarrolló un nuevo método de inteligencia artificial que permite a los robots aprender en qué momentos deben tomar decisiones con mayor rapidez y cuándo pueden mantener una acción durante más tiempo.
El estudio forma parte del proyecto TYRELL, financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades de España, y aborda una limitación de los sistemas actuales de aprendizaje por refuerzo, una de las técnicas más utilizadas para dotar de autonomía a los robots.
Actualmente, la mayoría de los robots toman decisiones en intervalos de tiempo establecidos previamente por los diseñadores. Sin embargo, investigadores del Instituto de Investigación en Ingeniería Mecatrónica y Sistemas Ciberfísicos de la Universidad de Málaga proponen que estos tiempos puedan adaptarse según las condiciones del entorno.
El investigador principal del proyecto, Juan Antonio Fernández Madrigal, explicó que un robot no debería reaccionar siempre al mismo ritmo, al igual que una persona no requiere la misma atención al conducir en una carretera despejada que al realizar una maniobra compleja.
Con este nuevo enfoque, los robots pueden identificar cuándo necesitan responder con mayor rapidez ante obstáculos o situaciones de incertidumbre, y cuándo pueden mantener una acción por más tiempo para reducir el consumo energético y el uso de recursos computacionales.
Nuevos “Mapas de Tiempo Subjetivo”
Los investigadores desarrollaron los denominados Mapas de Tiempo Subjetivo, una representación del entorno que permite al robot aprender cuál es la frecuencia de decisión más adecuada para cada situación.
Según el equipo, esta tecnología mejora la navegación autónoma, incrementa la seguridad y permite un uso más eficiente de la energía y la capacidad de procesamiento.
Los resultados de la investigación fueron publicados en la revista internacional Computer Modeling in Engineering & Sciences, donde se demuestra que el método puede optimizar el funcionamiento de robots incluso ante problemas como incertidumbre en la ubicación o retrasos en las comunicaciones.
El proyecto TYRELL reúne a investigadores de la Universidad de Málaga, la Örebro University de Suecia y la École Polytechnique Fédérale de Lausanne de Suiza, con aplicaciones potenciales en sectores como logística, agricultura, inspección industrial, robótica de servicios y misiones de búsqueda y rescate.
La investigación busca desarrollar robots capaces de adaptarse de manera dinámica a diferentes escenarios y aprovechar mejor los recursos disponibles.
