Los robots aprenden el lenguaje animal
Amplios estudios observacionales han generado información fundamental sobre la comunicación entre los animales. La interacción social en un grupo no solo es responsable de los comportamientos colectivos, sino que también impulsa la autoorganización del grupo. Generación de robots biomiméticos El proyecto ASSISI_bf, dentro del marco de FET Proactive de la Unión Europea, desarrolló unos robots capaces de influir en el comportamiento colectivo de los animales, centrándose en las abejas melífera y los peces, conocidos por su inteligencia colectiva de enjambre. «Nuestro principal objetivo era crear una sociedad robótica capaz de comunicarse con las sociedades animales y aprender de ellas», explica el coordinador del proyecto, el doctor Thomas Schmickl. Los científicos tuvieron que abordar retos importantes para comprender cómo se comportan los animales como grupos. Tras años de pura experimentación biológica y de modelización matemática, descubrieron la manera de descifrar con éxito estos sistemas de toma de decisiones colectivas. El equipo generó robots autónomos ASSISI_bf utilizando algoritmos evolutivos que les permitieron adaptarse a los enjambres de animales y aprender a interactuar con ellos de la forma deseada. Estos robots de larga duración fueron diseñados con un comportamiento biomimético preciso para garantizar su aceptación por parte de los animales. Los robots de las abejas melíferas eran estáticos, pero precisaron de pruebas exhaustivas con respecto a la producción de temperatura, la vibración y la generación de un sutil flujo de aire que se asemejaba al batir de las alas. Para ello, los investigadores utilizaron técnicas de aprendizaje automático aplicado y de computación evolutiva. Los robots con forma de peces, en cambio, se crearon para moverse como los peces de verdad. Para lograrlo, los científicos combinaron el robot con un señuelo para peces robótico activado capaz de mover su cola para aumentar su atractivo entre los peces. Utilizando la impresión tridimensional basada en escáneres de animales reales, los robots se cubrieron con una calcomanía para que tuvieran el mismo tipo de color y se parecieran a los animales reales. Los robots se alimentaban continuamente de forma remota desde un ordenador portátil, lo que conducía a una plataforma que permitía el control simultáneo de varios robots. Una vez más, se emplearon técnicas de aprendizaje automático para construir un modelo de comportamiento a partir de los peces reales, que luego se utilizó para dirigir el comportamiento de los peces robot. Efecto de los robots animales Tanto en las sociedades de abejas melíferas como en las de peces cebra, los científicos lograron crear un circuito cerrado entre los animales y los robots. Los animales podían sentir los estímulos emitidos por los robots y reaccionar ante ellos, mientras que los robots también podían sentir a los animales que los rodeaban y reaccionar ante ellos. Esto facilitó el comportamiento autoorganizado de los enjambres de animales y robots en ambas partes. Además de aprender el lenguaje social de los animales en enjambre o en rebaño, los robots ASSISI_bf fueron diseñados para influir en los comportamientos colectivos de estos grupos. A largo plazo, se espera que esta nueva tecnología ayude a los seres humanos a interferir con las sociedades animales para gestionar mejor el medio ambiente. Como explica el doctor Schmickl: «La idea es que los operadores humanos puedan establecer objetivos para estas comunidades, lo cual dará lugar a aplicaciones en la gestión sostenible de la agricultura y la ganadería». Por ejemplo, comprender e influir en el comportamiento de las abejas melíferas, por primera vez desde el interior de la colmena, ayudará a desarrollar nuevos métodos para proteger esta especie. Al mismo tiempo, ayudará a los científicos a explorar y adaptar en sus sistemas híbridos las características que hacen que las sociedades de abejas melíferas sean tan sólidas y eficientes. Teniendo en cuenta que los enjambres de animales se encuentran en nuestra cadena alimentaria, pero también en las plagas, la capacidad de influir en el comportamiento de los enjambres tiene beneficios obvios para la seguridad alimentaria y la salud humana. Es importante destacar que esta información puede utilizarse para comprender las sociedades humanas.
Palabras clave
ASSISI_bf, robot, pez, enjambre, abeja melífera, biomimética, aprendizaje automático
