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Grid cells: From brains to technical implementation

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Orientación en robots con sistemas cognitivos inspirados en el cerebro

¿Podría el cerebro humano servir como fuente de inspiración para una nueva generación de robots capaces de desplazarse por entornos complejos e impredecibles? El proyecto GRIDMAP está intentando descifrar estos misterios y convertirlos en una nueva generación de algoritmos para averiguar la respuesta.

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No cabe duda de que los ordenadores están un paso por delante a la hora de procesar enormes cantidades de información mediante algoritmos con instrucciones precisas y en plazos de tiempo cortos. Sin embargo, a día de hoy todavía carecen de la capacidad de computar datos ambiguos e impredecibles de manera eficaz. Ello requiere actualizar el algoritmo con frecuencia, algo que solo el cerebro humano, del que se sabe que tiene una potencia aproximadamente treinta veces mayor que la del mejor de los chips informáticos, es capaz de hacer eficientemente. Uno de los mejores ejemplos de esta limitación de los ordenadores se encuentra en la orientación al desplazarse. Mientras que nuestro cerebro puede ayudarnos a desplazarnos con facilidad por entornos en devenir constante, los «sistemas de localización y mapeo simultáneos» (SLAM) no rinden correctamente, sobre todo si se tiene en cuenta la inmensa cantidad de cálculos y memoria que participan en el proceso. «En los ordenadores tradicionales, gran parte de este proceso tiene lugar en serie, en el sentido de que el ordenador realiza las tareas de una en una», afirma el Dr. Edvard Moser, coordinador del proyecto GRIDMAP (Grid cells: From brains to technical implementation). «Por otro lado, en el cerebro muchos procesos tienen lugar de forma simultánea e interactiva: lo que ocurre en una región del cerebro tiene en cuenta lo que está sucediendo al mismo tiempo en otra región». Es en este aspecto donde entra en juego el descubrimiento más documentado del Dr. Moser. En 2005, él y su equipo del Centro de Biología de la Memoria (CBM) de Noruega descubrieron las células de rejilla, un tipo de neuronas presentes en el cerebro de muchas especies animales que les permite entender su posición en el espacio. La premisa principal del proyecto GRIDMAP es que este proceso se puede estudiar, convertir en algoritmos e integrar en máquinas para permitir una orientación similar a la que realiza el cerebro en entornos complejos. «Queríamos conocer más sobre el funcionamiento del cerebro», recuerda el Dr. Moser. «Empezamos estudiando el cerebro, convencidos de que sus procesos también se podrían utilizar en ordenadores, y sobre todo en robots. El razonamiento era que si pudiéramos averiguar más sobre los mecanismos responsables de la orientación en el cerebro, las células que participan y su colaboración, los ingenieros encargados de la producción de sistemas artificiales, como robots, podrían aprovechar este conocimiento para desarrollar el estado de la técnica». En esta primera fase, el equipo se centró en el estudio de la colaboración entre las células de rejilla. «Por ejemplo, cuando una rata anda por una caja de 2 m2, sus células cerebrales estarán activas en diez o doce lugares distintos. Partiendo de esta base, se produce un proceso complejo donde entra en juego la física, pero la conclusión principal es que estas células activas compiten entre sí, y que el patrón de actividad se manifiesta como resultado de esta competencia. Se manifiesta porque es el patrón más estable», explica Moser. Desde que el proyecto empezara en marzo de 2013, el equipo ha utilizado una herramienta de medición para entender mejor este proceso. Registró la actividad eléctrica de las células cerebrales de animales con electrones que capturaban la actividad eléctrica en curso sin causar daños en la célula, y después registraron esta información en un ordenador para establecer el funcionamiento conjunto de las células con el objetivo de crear un mapa del entorno que rodeaba al animal. «En este trabajo colaboramos con especialistas informáticos para desarrollar modelos del funcionamiento. Estos modelos son fundamentalmente predicciones, así que comprobamos si esas predicciones eran ciertas y, después, dependiendo del resultado, ajustamos los modelos», relata Moser. Del cerebro a la máquina Este largo proceso de investigación, que estaba programado que finalizara en agosto de 2016, durará al menos un año más. Al doctor Moser y su equipo se les acaba de conceder una prórroga de un año para el proyecto GRIDMAP, lo que les proporcionará el tiempo necesario para llevar a cabo la fase de aplicación técnica. «En la actualidad, estamos intentando poner en práctica patrones de conectividad, similares a los que observamos en el cerebro y los ordenadores, para poder comprobar si esto permite de alguna manera una orientación fiable en robots. Pero todavía nos queda mucho camino por recorrer hasta comprender con precisión el funcionamiento del cerebro y la forma de aplicar estos mecanismos en máquinas», reconoce Moser. «Lo que necesitamos es una aplicación técnica de una situación en la que un robot se sepa desenvolver en un entorno en el que se den muchos imprevistos, por ejemplo, la necesidad de tomar un atajo improvisado para evitar un obstáculo en un entorno desconocido. También estamos estudiando situaciones de este tipo en animales, pero sigue siendo difícil de descifrar. Además, los progresos en la investigación biológica son mucho más lentos de lo que quizás podría esperar la industria robótica. En mi opinión, inspirarse en los procesos biológicos es el camino correcto, pero lleva su tiempo». El doctor Moser y su equipo empezaron hace poco a aplicar en ordenadores muchos de los principios extraídos del cerebro. Si bien afirma que los resultados ya parecen prometedores, también admite que aún falta mucho para que el proyecto GRIDMAP dé lugar a productos comerciales. La investigación continuará muy probablemente después de terminado el proyecto, pero considera que al final merecerá la pena: la orientación es una de las características que más interesan a la industria robótica y el proyecto GRIDMAP ofrece más posibilidades que ninguna otra alternativa.

Palabras clave

Orientación en sistemas cognitivos inspirados en el cerebro, robótica, SLAM

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