Después de los autos, ahora es el turno de las bicicletas autónomas

Un grupo de investigadores chinos pusieron a prueba un sistema de rodado motorizado que respopnde a comandos de voz
Un grupo de investigadores chinos pusieron a prueba un sistema de rodado motorizado que respopnde a comandos de voz
Cade Metz
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8 de agosto de 2019  • 00:30

Mientras grandes corporaciones como Ford, GM y Waymo tienen problemas para lograr que sus vehículos autónomos incursionen en las carreteras, un equipo de investigadores en China está replanteando el transporte autónomo con una bicicleta adaptada con un motor mejorado.

La bicicleta puede pasar un tope por sí sola y permanecer perfectamente erguida. Cuando el hombre que camina justo detrás de ella dice "Izquierda", gira a la izquierda, con la inclinación correcta.

También tiene ojos: puede seguir a alguien que trota a varios metros y vira cada vez que la persona lo hace. Además, si se topa con un obstáculo, puede desviarse a un costado, mantener el equilibro y continuar su camino.

No es la primera bicicleta autónoma (la Universidad de Cornell tiene un proyecto en marcha) ni quizá sea el futuro del transporte, pero podría encontrar un nicho en un mundo futuro que estará lleno de vehículos, drones y robots de entrega de paquetes (incluso hay ideas más extrañas). Sin embargo, los investigadores chinos que construyeron la bicicleta creen que demuestra el futuro de los aparatos informáticos. Navega el mundo con la ayuda de una tecnología llamada microprocesador neuromórfico, basado en el cerebro humano.

En un artículo publicado en Nature, los investigadores describieron la manera en que un microprocesador como ese podría ayudar a las máquinas a responder a los comandos de voz, reconocer el entorno, evadir obstáculos y mantener el equilibrio. Los investigadores también proporcionaron un video en el que se muestran estas habilidades en una bicicleta motorizada.

La grabación no mostró las limitaciones de la bicicleta (que al parecer a veces se cae) e incluso los investigadores que la construyeron admitieron en un correo electrónico que las habilidades mostradas podrían duplicarse con dispositivos informáticos existentes. Sin embargo, al manejar todas esas habilidades con un procesador neuromórfico, el proyecto enfatizó la iniciativa más amplia de alcanzar nuevos niveles de inteligencia artificial con novedosos tipos de microprocesadores.

Este esfuerzo abarca una serie de empresas emergentes y laboratorios académicos, así como grandes empresas tecnológicas como Google, Intel e IBM. Además, como lo demuestra el artículo de Nature, el movimiento está ganando un importante impulso en China, un país con poca experiencia en el diseño de sus propios procesadores informáticos pero que ha invertido mucho en la idea de un "microprocesador de inteligencia artificial".

La esperanza es que ese tipo de microprocesadores permitan que las máquinas naveguen el mundo con una autonomía hasta ahora imposible. Los robots existentes pueden aprender a abrir una puerta o a lanzar una pelota de ping pong en una cesta de plástico, pero el entrenamiento toma horas o días de prueba y error. Incluso entonces, las habilidades solo son viables en situaciones muy específicas. Con la ayuda de microprocesadores neuromórficos y otros dispositivos nuevos, las máquinas podrían aprender tareas más complejas de manera más eficaz y ser más adaptables al ejecutarlas.

"Ahí es donde vemos la gran promesa", dijo Mike Davies, quien supervisa los esfuerzos de Intel para construir microprocesadores neuromórficos.

Los investigadores buscan construir sistemas que puedan aprender habilidades como lo hace la gente. Además, eso podría requerir nuevos tipos de dispositivos informáticos. Decenas de empresas y laboratorios académicos están desarrollando microprocesadores específicamente para entrenar y operar sistemas de inteligencia artificial. Los proyectos más ambiciosos son los procesadores neuromórficos, incluido el microprocesador Tianjic actualmente en desarrollo en la Universidad de Quinghua en China.

Los investigadores evalúan nuevos prototipos de microprocesadores que imitan la red neuronal del cerebro para que puedan aprender habilidades y tareas con mayor eficacia
Los investigadores evalúan nuevos prototipos de microprocesadores que imitan la red neuronal del cerebro para que puedan aprender habilidades y tareas con mayor eficacia

Ese tipo de microprocesadores están diseñados para imitar la red neuronal del cerebro, de manera similar a las redes neurales pero con una mayor fidelidad, por lo menos en teoría.

Los microprocesadores neuromórficos generalmente incluyen cientos de miles de neuronas falsas y, en vez de tan solo procesar unos y ceros, estas neuronas operan intercambiando pequeñas ráfagas de señales eléctricas, que "detonan" o "se disparan" solo cuando las señales de entrada alcanzan umbrales críticos, como lo hacen las neuronas biológicas.

"Esto se trata de relacionar y unificar la ciencia informática y la neurociencia", dijo Gordon Wilson, director ejecutivo de Rain Neuromorphics, una empresa emergente que está desarrollando un microprocesador neuromórfico.

Los microprocesadores neuromórficos no son una recreación del cerebro. En muchos aspectos, el funcionamiento del cerebro sigue siendo un misterio. Sin embargo, se espera que ese tipo de microprocesadores puedan ayudar a los sistemas de inteligencia artificial a aprender habilidades y ejecutar tareas con mayor eficacia.

Puesto que cada neurona falsa solo se activa por encargo en vez de continuamente, los microprocesadores neuromórficos consumen menos energía que los tradicionales. Además, puesto que están diseñados para procesar información en pequeñas ráfagas, algunos investigadores creen que podrían llevar a la creación de sistemas que aprenden sobre la marcha, a partir de cantidades mucho más pequeñas de datos.

En el video, la bicicleta no está aprendiendo; simplemente está ejecutando un programa creado para manejar tareas específicas, entre ellas reconocer las palabras habladas y evitar los obstáculos. Sin embargo, ejecuta las instrucciones de manera eficaz, lo cual es importante para los vehículos que funcionan con batería. Los investigadores creen que podrían terminar por fusionar el proceso de entrenamiento y la ejecución en el momento para que una bicicleta pueda aprender sobre la marcha, después de tan solo algunos momentos de experiencia.

Por: Cade Metz

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