Solo necesitamos dos neuronas para manejar una bicicleta

Inestabilidad de una bicicleta sin dirección. La imagen muestra 800 carreras de una bicicleta siendo empujada a la derecha. Para cada carrera, se muestra la trayectoria de la rueda delantera en el suelo hasta que la bicicleta cae. La naturaleza inestable se debe a la velocidad de la bicicleta, que se pierde aún más con cada oscilación. Pertenece al método del predictor.
Matthew Cook

Es usual que muchos de nosotros hayamos aprendido a manejar una bicicleta. Algunos lo hicieron sin mayor dificultad mientras que para otros fue un desafío mayor.  Pese a todo, en términos generales es una tarea que no demanda demasiado. Para las computadoras, por el contrario, no parece ser una tarea sencilla.  Pero ahora, un estudio publicado en CiteSeerX, nos muestra cómo sin mucho esfuerzo, una red de dos neuronas puede andar en bicicleta siguiendo un camino dado.

Una bici que te lleve a todos lados

Para enseñarle a la red a manejar una bicicleta, primero había que tener una. Así entonces, los autores desarrollaron una bici virtual. Las ecuaciones de movimiento, para esta bicicleta, son algo complejas, por lo que pareció más sencillo y útil escribir un código general (que simularía ser la bicicleta). El código, de esta forma, puede leer la descripción de un robot cualquiera, y además simular cómo ese robot se mueve de acuerdo a las fuerzas proporcionadas.

Todo esto implicaba que el simulador pudiera calcular los momentos de inercia de cada cuerpo rígido, simulando el movimiento de un solo cuerpo rígido. Además, tenía que ir resolviendo el sistema de ecuaciones que aparecía en cada paso.  


Bicicleta virtual
Matthew Cook

Una vez que desarrollaron el simulador general, pudieron escribir al robot que querían, en este caso, una bicicleta. Esta bicicleta estaba compuesta de 4 cuerpos rígidos: las dos ruedas, el marco, y el volante. Una vez que resolvieron todos los movimientos que una bicicleta tendría en vida real, pasaron a escribir al conductor o controlador.

A su manera, descomplicado

Al querer un controlador que resolviera los problemas que un humano resolvería al manejar una bicicleta en vida real, el equipo identificó tres tipos de controladores: el predictor, el humano y las dos neuronas.

El primero, el predictor, aprende por aprendizaje reforzado. La idea es darle al controlador acceso al simulador para que haga trampa. Esto se puede hacer debido a que todo el sistema está siendo simulado, así que no tendría ninguna aplicación en la vida real. De todas maneras, la curiosidad científica es más grande. Este método mostraba un control bastante extraño de la bicicleta, aquí puedes encontrar un pequeño video de este raro comportamiento.

El segundo es el humano. Este método incluye a un profesor, un experto, en este caso un ser humano que le enseñe al controlador sus habilidades. Para lograr esto, se hizo uso de una computadora, la cual en tiempo real mostraba una gráfica de una bicicleta que podía ser manejada usando un teclado. Lamentablemente, para un humano controlar este tipo de bicicleta, sí es más complicado. Aquí el equipo se dio cuenta de la variedad de factores que intervienen al aprender a manejar una. Afortunadamente, estas observaciones sirvieron de base para el tercer método.

El tercer método, el de las dos neuronas, fue un caso sorprendente. La red pudo operar la bicicleta completamente, incluso en diferentes rangos de velocidades. Lo que la primera neurona percibe alimenta a la segunda neurona, la cual aplica la cantidad de torque y ángulo necesario. Las tareas de la red fueron aumentando en complejidad. En primer lugar se le dio una dirección específica que seguir. Luego, elegir los ángulos adecuados para dar una curva. Finalmente, se le dio un objetivo y que lo alcance atravesando una serie de puntos.

Pequeños resultados para un futuro prometedor

Aunque la red de dos neuronas puede controlar la bicicleta en un rango amplio de velocidades, lo que no puede hacer es lidiar con la inestabilidad producida al manejar muy lento o en curvas demasiado cerradas.


El camino tomado por la bicicleta cuando se le indica que pase por los puntos de referencia sucesivos que se muestran. La irregularidad en la escritura se debe al desordenado autor al intentar escribir con un mouse, y no es culpa de la bicicleta. Aunque la red de dos neuronas puede controlar la bicicleta en un rango amplio de velocidades, lo que no puede hacer es lidiar con la inestabilidad producida al manejar muy lento o en curvas demasiado cerradas.
Matthew Cook

El equipo está plenamente satisfecho con sus logros y piensan que el siguiente paso sea ver a un robot manejar una bicicleta real. La red seguirá aprendiendo en base a su experiencia, a tal punto de que pueda manejar diferentes tipos de bicicletas.

Por supuesto, aunque los robots que manejan bicicletas pueden ser operados por seres humanos, no es lo ideal. El deseo del equipo es que las computadoras sean capaces por ellas mismas, comprender lo que una red simple puede lograr con poca experiencia y muy poco entendimiento del funcionamiento físico.

Las redes neuronales e inteligencia artificial cambiarán nuestro modo de percibir la vida. El año pasado lograron descifrar el pin de un smartphone con tan solo un sensor de luz. Incluso pueden analizar nuestra actividad cerebral y generar imágenes a partir de esa información.  

 

Adrian Díaz
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, tecnología que suma


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