Investigadores de la Universidad de Tokio han desarrollado un sistema que logra «enseñar» a un robot a realizar una tarea concreta y pensar la solución a un problema como si se tratara de un ser humano. Un cultivo de neuronas producidas a partir de células vivas se integra a un ordenador y genera señales mediante estímulos eléctricos, propiciando que el robot pueda escapar de un laberinto luego de «aprender» a reconocer el entorno y el objetivo que debe cumplir.

Un enfoque denominado «computación de reservorios físicos» podría dar lugar a una nueva era en la robótica, haciendo realidad el viejo sueño de crear máquinas de Inteligencia Artificial que piensen como lo haría un ser humano. La tecnología da un sentido concreto a las señales cerebrales producidas por elementos de base física, como por ejemplo las neuronas cultivadas en esta investigación, para luego «transmitir» a los robots estructuras humanas de pensamiento y resolución de problemas.

Cerebros artificiales que piensen como humanos
El concepto se sustenta en una idea más amplia: la computación neuromórfica. En ella se busca que los ordenadores y los robots puedan «imitar» la lógica del pensamiento humano, que ha demostrado gran eficacia en la resolución de múltiples problemas. En otras palabras, sus impulsores trabajan desde la década de 1960 en crear algoritmos y circuitos integrados con la misma estructura e idéntico comportamiento que el sistema nervioso humano.

Aunque aún no contamos con un sistema neuromórfico artificial que sea capaz de equiparar al del cerebro humano, concretamente en cuanto a la eficacia de la comunicación establecida entre las neuronas mediante el proceso de sinapsis, sí se han logrado grandes avances al integrar conocimientos de áreas tan disímiles como la informática, la biología, la física o la microelectrónica. Ahora, el nuevo estudio parece dar un paso importante para continuar avanzando al respecto.

Señales con base física y «viva»
Según una nota de prensa del Instituto Estadounidense de Física (AIP), el desarrollo tecnológico de los científicos japoneses se basó en una hipótesis previa: sostiene que la inteligencia en un sistema vivo surge de un mecanismo que extrae una salida coherente de un estado desorganizado o caótico. Precisamente es lo que lograron con su robot, al «enseñarle» a salir de un laberinto gracias a las señales coherentes emitidas por el sistema integrado al cultivo neuronal.

En el estudio publicado en la revista Applied Physics Letters, los investigadores explicaron que el ordenador encargado de «guiar» al robot se «alimentó» de un cultivo de neuronas producido a partir de células humanas vivas, las cuales brindaban señales en forma de estímulos eléctricos y «transmitían» los esquemas de pensamiento humanos al sistema.

Robots más útiles

De esta forma, aunque el robot podía moverse libremente a través del laberinto, recibía en forma permanente dos tipos de señales: algunas de ellas le indicaban que su comportamiento se encontraba dentro de los límites previstos y la orientación buscada, en tanto que otras servían para mostrarle que había tomado un sendero incorrecto y erróneo.

Cuando el robot tomaba una dirección incorrecta, las neuronas del cultivo celular se veían «perturbadas» por un impulso eléctrico. A lo largo del experimento, el robot fue alimentado continuamente con ambos tipos de señales, tanto las positivas como las negativas, hasta que resolvió con éxito la tarea de escapar del laberinto.

Los investigadores creen que esta nueva tecnología podrá conducir a la creación de sistemas robóticos y de Inteligencia Artificial que puedan equiparar en un futuro cercano a las estructuras que caracterizan al pensamiento humano. Si los robots piensan como nosotros, seguramente también será más sencillo comunicarse con ellos y hacer que sean mucho más útiles para resolver nuestras necesidades individuales y sociales.

Referencia
Physical reservoir computing with FORCE learning in a living neuronal culture featured. Yuichiro Yada, Shusaku Yasuda and Hirokazu Takahashia. Applied Physics Letters (2021).DOI:https://doi.org/10.1063/5.0064771

Fuente: Tendencias21

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