Bioingeniería

Crean un robot con el cerebro de un insecto

Con el tamaño de una cabeza de alfiler, puede realizar fantásticas hazañas de navegación sin necesidad de aprendizaje

El robot insecto en un pasillo con una huella aleatoria.

El robot insecto en un pasillo con una huella aleatoria. / Leoni von Ristok.

Redacción T21

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Investigadores europeos han desarrollado un robot que puede moverse como un insecto. Le integraron un modelo de la actividad neuronal que se mueve de la misma forma que lo hacen los insectos para navegar eficientemente en cualquier entorno, sin tener capacidad de aprendizaje.

Los insectos tienen un cerebro del tamaño de una cabeza de alfiler, pero son capaces de realizar hazañas de navegación fantásticas. Evitan obstáculos y se mueven por pequeñas aberturas.

Entender el funcionamiento interno del cerebro de un insecto es un objetivo de la ciencia porque puede ayudar en la búsqueda de computación eficiente en energía. La física Elisabetta Chicca, de la Universidad de Groningen, ha dado un importante paso en esa dirección: ha fabricado un robot que actúa como un insecto.

No es fácil utilizar las imágenes que entran por los ojos, cuando se decide qué hacer con los pies o las alas. Un aspecto clave aquí es el movimiento aparente de las cosas al moverse.

Chicca lo explica de la siguiente forma: “cuando estás en un tren, los árboles cercanos parecen moverse más rápido que las casas lejanas. Los insectos usan esta información para inferir a qué distancia están las cosas. Esto funciona bien cuando se mueven en línea recta, pero la realidad no es tan simple. Moverse en curvas hace que el problema sea demasiado complejo para los insectos. Para mantener las cosas manejables para su limitada capacidad cerebral, ajustan su comportamiento: vuelan en línea recta, hacen un giro, luego hacen otra línea recta. Lo que aprendemos de esto es: si no tienes suficientes recursos, puedes simplificar el problema con tu comportamiento".

Cerebros sobre ruedas

En busca del mecanismo neuronal que impulsa el comportamiento de un insecto, el estudiante de doctorado Thorben Schoepe desarrolló un modelo de su actividad neuronal y un pequeño robot que utiliza este modelo para navegar. Todo esto lo hizo bajo la supervisión de Chicca, y en estrecha colaboración con el neurobiólogo Martin Egelhaaf de la Universidad de Bielefeld, que ayudó a identificar los principios computacionales de los insectos.

El modelo de Schoepe se basa en un principio principal: siempre dirigirse hacia el área con el menor movimiento aparente. Hizo que su robot condujera por un largo "corredor" (que consiste en dos lados con una impresión aleatoria en ellos) y el robot se centró en el medio del corredor, como tienden a hacer los insectos.

En otros entornos (virtuales), como un espacio con obstáculos o pequeñas aberturas, el modelo de Schoepe también mostró un comportamiento similar al de los insectos. "El modelo es tan bueno", concluye Chicca, "que una vez que lo configuras, funcionará en todo tipo de entornos. Esa es la belleza de este resultado".

Cableado en lugar de aprendizaje

El hecho de que un robot pueda navegar en un entorno realista no es nuevo. Más bien, el modelo da una idea de cómo lo hacen los insectos, y cómo logran hacer las cosas tan eficientemente. Chicca explica: "gran parte de la robótica no se preocupa por la eficiencia. Nosotros, los humanos, tendemos a aprender nuevas tareas a medida que crecemos y dentro de la robótica, esto se refleja en la tendencia actual del aprendizaje automático. Pero el aprendizaje requiere mucha energía y memoria, y los insectos no tienen eso. En cambio, tienen un sistema cableado que les permite hacer lo que necesitan hacer".

El objetivo final de Chicca es comprender cómo podemos diseñar sistemas informáticos que sean tan eficientes como el cerebro de un insecto. "Estamos muy lejos de eso", admite. "Pero este es un paso importante para entender cómo podemos aprovechar los principios de la naturaleza para construir sistemas artificiales que puedan resolver problemas complejos con recursos limitados".

Referencia

Finding the gap: neuromorphic motion-vision in dense environments. Thorben Schoepe et al. Nature Communications 15, Article number: 817 (2024). DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-45063-y