Un equipo de científicos de la Universidad de Granada (UGR) ha diseñado un cerebelo artificial que, simulando el comportamiento humano, es capaz de controlar de manera predictiva un robot, logrando que aprenda a realizar una tarea motora en distintas circunstancias y evitando los problemas de retardo cuando se maneja de forma inalámbrica o remota.
Ignacio Abadía, autor principal del trabajo, asegura que el suyo no es el primer modelo computacional de cerebelo que se hace pero sí el de mayor "plausibilidad biológica", es decir, el que lleva más al límite la simulación de las características biológicas del cerebelo (del latin cerebellum, "cerebro pequeño") humano.
Simulando el 'cerebro pequeño'
Las redes artificiales de impulso que utilizan replican la manera de transmitir la información y la estructura del cerebelo humano, sus principales capas neuronales y sus conexiones para lograr la plasticidad sináptica, que las conexiones entre neuornas cambien en intensidad y creen conexiones nuevas en base a la experiencia.
"Así conseguimos que ese cerebelo artificial, partiendo de cero, sin tener información previa del robot que va a controlar, aprenda cómo ha de activar sus motores para poder ejecutar los movimientos y la trayectoria que queremos que haga, igual que nosotros somos capaces de mover un brazo y aunque nos añadan peso o cambien las condiciones, somos capaces de reajustarnos y seguir controlando nuestro cuerpo y mantener el movimiento", explica Abadía.
Además, el cerebelo es capacidad de adaptarse a a cambios dinámicos, sobrevenidos, y encontrar la manera de que el robot siga realizando la tarea encomendada, como se observa en el siguiente vídeo.
LV_Científicos de la UGR diseñan un ‘cerebelo artificial’ capaz de controlar un robot de manera predictiva
Esta capacidad predictiva y de reajuste es fundamental para facilitar, entre otras cosas, una mayor seguridad en la interacción entre robots y personas y que en muchas industrias puedan trabajar conjuntamente.
"En un escenario industrial clásico, el robot tienen un cuadrado en el que realiza su función y de ese espacio no sale, ni puede entrar nadie, porque si alguien se pone en medio puede correr peligro o bien el robot se bloquea; con nuestro cerebelo artificial, el robot, que hace las tareas con el mínimo esfuerzo posible y es capaz de adaptarse a nuevas situaciones, si se produce una interacción con una persona no solo no hay peligro sino que, además, cuando acaba la interacción vuelve a lo que estaba haciendo", detalla el investigador del grupo de de Neurociencia Computación Aplicada de la UGR.
Avances en control remoto
Otra de las novedades que aporta el cerebelo artificial que han desarrollado imitando el cerebelo biológico es la capacidad de asumir los retardos temporales entre los estímulos y la respuesta motora.
"Esta capacidad que tiene el cerebelo humano de anticiparse a esos retardos para poder controlar nuestro cuerpo de manera precisa da margen para aplicarlo a escenarios de control robótico en que el intercambio de señales entre el controlador y el robot no son inmediatos, por ejemplo cuando se maneja el robot a distancia, de forma inalámbrica, a través de internet...", explica Abadía.
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Y detalla que los controladores robóticos clásicos no asumen este tipo de retraso en la transmisión de las señales "y nuestra solución inspirada en cerebelo sí lo permite, porque esta región cerebral, de forma innata, ya trabaja con retardos temporales que fisiológicamente se dan en nuestro cuerpo".
El cerebelo puede anticiparse a los retardos temporales de las señales
Esta robustez ante los retardos temporales en la transmisión de señales de percepción-acción facilita el controlar robots a distancias de cientos de kilómetros y también controlar robots colaborativos bioinspirados, que están dotados de componentes elásticos y flexibles que replican los músculos y tendones del cuerpo humano y que dificultan el uso de técnicas de control clásico.
El trabajo del grupo de investigación Neurociencia Computacional Aplicada -que lidera el catedrático de la UGR Eduardo Ros-se ha publicado en la revista Science Robotics.
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