Inteligencia artificial: aparcar un automóvil usando solo 12 "neuronas"

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Un cerebro que ha crecido de forma sana y natural funciona de un modo bastante diferente a como lo hace un programa ordinario de ordenador. No utiliza un software que consista en instrucciones lógicas claras. Es una red de células que se comunican entre sí. Simular tales redes en un ordenador puede ayudar a resolver problemas que son difíciles de descomponer en operaciones lógicas.

Una colaboración entre la Universidad Técnica de Viena (TU Wien) en Austria y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en la ciudad estadounidense de Cambridge ha hecho posible el desarrollo de un nuevo enfoque en la programación de tales redes neurales.

Este enfoque aplicado por el equipo internacional de Ramin Hasani (TU Wien) se caracteriza, entre otras cosas, por modelar la evolución temporal de las señales nerviosas de una manera completamente distinta. La nueva estrategia se inspiró en una criatura particularmente simple y bien investigada, el gusano C. elegans. Los circuitos neurales de su sistema nervioso fueron simulados en el ordenador, y después se adaptó el modelo con algoritmos de aprendizaje automático.

De esta forma, fue posible resolver tareas notables con un número extremadamente bajo de células nerviosas simuladas, por ejemplo, aparcar un coche. A pesar de que la red inspirada en el gusano consiste solo en 12 neuronas, puede ser adiestrada para dirigir un robot móvil hacia un punto determinado, posibilitando que aparque en el sitio elegido.

Estas redes neurales novedosas son extremadamente versátiles. Otra ventaja es que su dinámica interna se puede comprender, a diferencia de lo que ocurre con las redes neurales artificiales estándar, que aun siendo útiles, a menudo resultan inescrutables e incomprensibles.

Por supuesto, el objetivo de esta línea de investigación no es que los automóviles sean aparcados en el futuro por gusanos artificiales, sino demostrar que la inteligencia artificial con una arquitectura más parecida a un cerebro puede resultar mucho más potente de lo que se pensaba anteriormente.

(Fuente: SINC)