Imagina un mundo donde los robots puedan tomar decisiones complejas en una fracción de segundo, adaptándose al entorno en tiempo real, sin necesidad de programación específica para cada situación. Esto ya no es solo una fantasía de ciencia ficción gracias a un innovador algoritmo desarrollado por investigadores del Instituto de Tecnología de California (Caltech): Spectral Expansion Tree Search (SETS).
Un algoritmo con inspiración de los juegos
El desarrollo de SETS parte de conceptos empleados en inteligencia artificial para juegos, como el Monte Carlo Tree Search (MCTS), utilizado en programas avanzados como AlphaZero de Google DeepMind. Este sistema permitió a AlphaZero dominar juegos como el ajedrez y el Go mediante simulaciones de miles de movimientos posibles y la selección de la mejor estrategia para ganar. SETS aplica este enfoque de simulación y selección en el mundo físico, permitiendo que los robots encuentren rutas óptimas de movimiento incluso en escenarios complejos y dinámicos.
El problema principal que resuelve SETS es el crecimiento exponencial de posibilidades en sistemas robóticos dinámicos. En lugar de intentar simular cada movimiento posible (un proceso que podría tardar años), el algoritmo emplea una estrategia de exploración y explotación. Esto significa que prueba nuevas trayectorias mientras profundiza en aquellas que previamente mostraron buenos resultados. Todo este proceso ocurre en décimas de segundo.
¿Cómo funciona SETS?
SETS utiliza principios de teoría de control y álgebra lineal para encontrar movimientos naturales que maximizan las capacidades de un robot en un entorno físico. En términos simples, el algoritmo crea un árbol de decisiones donde cada rama representa una trayectoria potencial. Si una trayectoria se muestra claramente ineficiente o peligrosa, como chocar contra una pared, el algoritmo la descarta inmediatamente y enfoca los recursos computacionales en opciones más prometedoras.
Este enfoque eficiente permite que los robots piensen y actúen en tiempo real, algo que anteriormente solo era posible en sistemas con movimientos preprogramados y limitados.
Aplicaciones y experimentos exitosos
SETS ha sido probado en una variedad de plataformas robóticas, demostrando su versatilidad y efectividad:
- Drones autónomos: En experimentos realizados en el Centro de Sistemas Autónomos y Tecnologías de Caltech (CAST), un dron equipado con SETS pudo navegar un entorno lleno de obstáculos mientras enfrentaba corrientes de aire impredecibles. El algoritmo permitió al dron evitar colisiones y adaptarse rápidamente a cambios en su entorno.
- Vehículos terrestres: Un vehículo terrestre con SETS logró recorrer una pista angosta y sinuosa sin tocar los bordes. Aquí, el algoritmo demostró su capacidad para trabajar en conjunto con un operador humano, sugiriendo las mejores maniobras.
- Espacio exterior: SETS también fue implementado en un sistema de naves espaciales atadas, donde ayudó a capturar y redirigir objetos como satélites o asteroides. Esto abre posibilidades emocionantes para misiones espaciales autónomas.
Uno de los próximos desafíos para SETS será su uso en un automóvil de carreras autónomo que competirá en el Indy Autonomous Challenge en el CES 2024 en Las Vegas. Este evento probará el algoritmo en un entorno de alta velocidad y exigencia extrema.
¿Por qué es un avance tan importante?
SETS no solo permite que los robots tomen decisiones óptimas en tiempo real; también elimina la necesidad de personalizar algoritmos para cada tipo de robot o tarea. Esto significa que el mismo algoritmo puede guiar un dron, un automóvil autónomo o una nave espacial, adaptándose automáticamente a las características y limitaciones de cada sistema.
Desde WWWhatsnew.com, creemos que avances como SETS marcan el comienzo de una nueva era en la robótica. La capacidad de responder de manera eficiente y flexible a un entorno cambiante es crucial para aplicaciones como vehículos autónomos, robots de rescate, exploración espacial y más.
El futuro con SETS
Este avance no solo es un logro técnico, sino una muestra del potencial que tiene la inteligencia artificial cuando se combina con teorías matemáticas sólidas. Con SETS, la posibilidad de tener robots que «piensen» y reaccionen como seres humanos en situaciones impredecibles está más cerca que nunca.