-UN ROBOT QUE SE ADAPTA POR SI SOLO A LA PERDIDA DE UNO DE SUS
MIEMBROS: Muchos robots se programan con un "modelo" bastante r?gido
de c?mo son ellos mismos y el mundo a su alrededor. Si un robot se
daña o su entorno cambia inesperadamente, no puede adaptarse. As? que
unos investigadores han construido un robot que funciona con su propio
modelo de s? mismo, que puede revisar para adaptarse a una "lesi?n".
Primero aprende por s? mismo a caminar. Y luego, cuando est? dañado,
aprende a cojear.

Aunque el robot de prueba es un dispositivo simple de cuatro patas,
los investigadores aseguran que el algoritmo subyacente podr?a usarse
para construir robots m?s complejos, capaces de enfrentarse a
situaciones inciertas, como la exploraci?n espacial, y tambi?n para
profundizar en el conocimiento del sistema locomotor de humanos y
animales.

La investigaci?n se llev? a cabo en el Laboratorio de S?ntesis
Computacional de la Universidad de Cornell, bajo la direcci?n de Hod
Lipson, profesor de ingenier?a mec?nica y aerospacial, junto con Josh
Bongard, un antiguo investigador de la misma universidad, que est?
ahora en la de Vermont, y Viktor Zykov.

En lugar de darle un juego r?gido de instrucciones al robot, los
investigadores le permitieron descubrir su propia naturaleza y aprender
a autocontrolarse, un proceso que puede parecerse a la forma en la que
los beb?s humanos y cr?as de animales descubren sus cuerpos y
experimentan con ellos. Su habilidad para desarrollar este automodelo
es lo que lo hace capaz de adaptarse a una lesi?n.

El robot, que se parece a una estrella de mar de cuatro patas,
comienza sabiendo s?lo cu?les son sus partes, pero no c?mo est?n
colocadas o c?mo usarlas para cumplir su principal orden: moverse
hacia adelante. Para averiguarlo, aplica lo que puede considerarse el
m?todo cient?fico: la teor?a seguida por la experimentaci?n,
continuada a su vez por una teor?a m?s refinada.

Empieza construyendo una serie de modelos inform?ticos de c?mo
podr?an estar colocadas sus partes, reuni?ndolas primero en arreglos
aleatorios. Entonces desarrolla ?rdenes que env?a a sus motores para
probar sus modelos.

La m?quina no tiene un s?lo modelo de s? misma, tiene muchos
diferentes modelos candidatos simult?neos, compitiendo entre s?. Los
modelos compiten sobre cu?l puede explicar mejor las experiencias
pasadas del robot.

El resultado normalmente es un andar torpe pero funcional; el m?s
eficaz hasta ahora es una especie de movimiento de oruga en el que el
robot mueve hacia delante sus patas y su cuerpo alternadamente.

Una vez que el robot alcanza este punto, los experimentadores le
quitan parte de una pierna. Cuando no puede avanzar, de nuevo genera y
prueba 16 simulaciones para desarrollar una nueva forma de andar.

Informaci?n adicional en:
http://www.amazings.com/ciencia/noticias/050107a.html