Este robot navegará por los océanos y ayudará a descubrir nuevas especies marinas

Gracias a su inteligencia artificial, los creadores quieren que sea autónomo y pueda moverse libremente por toda la profundidad del océano

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CARL-Bot, un robot de un palmo que ayudará a conocer los océanos. (foto: Futur proche - FuturoProssimo)
CARL-Bot, un robot de un palmo que ayudará a conocer los océanos. (foto: Futur proche - FuturoProssimo)

Parece más una píldora que un robot elaborado con inteligencia artificial (IA), pero CARL-Bot, el dispositivo en el que está trabajando un equipo de investigadores de Caltech, ETH Zurich y Harvard, promete el estudio y la exploración del océano con una mayor precisión.

A diferencia de otros robots y dispositivos utilizados por los científicos para estudiar los océanos, CARL-Bot ofrece una característica especial: gracias a su inteligencia artificial, sus creadores quieren que sea autónomo y pueda moverse libremente por todo el territorio oceánico.

No como lo haría un pez nadando a la deriva por el mar, sino monitorizando las condiciones del agua y aprovechando las redes de aprendizaje por refuerzo (RL); que a diferencia de las redes neuronales convencionales, no están capacitadas con un conjunto de datos estadísticos, sino que se basa en la experiencia acumulada con el tiempo.

La tecnología usada para CARL-Bot

Puede parecer un nuevo giro, pero de hecho es una habilidad fundamental para profundizar el conocimiento de los océanos, especialmente las regiones más inaccesibles, de difícil acceso y menos estudiadas hasta la fecha.

“Cuando queremos que los robots exploren las profundidades del océano, especialmente en enjambres, es casi imposible controlarlos con un joystick desde 20.000 pies de distancia [alrededor de seis kilómetros] en la superficie. Tampoco podemos proporcionarles datos sobre las corrientes oceánicas locales que necesitan para navegar porque no podemos detectarlos desde la superficie”, explica John O. Dabiri, profesor de Aeronáutica e Ingeniería Mecánica, en un artículo publicado por la Universidad de Caltech.

John Dabiri y Peter Gunnarson probando CARL-bot en Caltech. (foto: Caltech.edu)
John Dabiri y Peter Gunnarson probando CARL-bot en Caltech. (foto: Caltech.edu)

Lo que los investigadores necesitan, señala Dabiri, son drones entrenados para “tomar decisiones sobre cómo moverse por su cuenta”. Y el robot CARlbot apunta precisamente a este ambicioso objetivo.

El rendimiento de la IA se ha probado mediante simulaciones que simulan vórtices y le enseñan cómo aprovechar las regiones de baja velocidad mediante la evaluación de la información de su entorno. Esto se debe a que, en el futuro, CARL-Bot dependerá principalmente de los datos que obtenga utilizando giroscopios y acelerómetros.

Además de perfeccionar la IA, el equipo ha comenzado a experimentar con el propio robot. Después de probarlo por primera vez en un entorno pequeño y bien controlado, pasó a un tanque más grande y en el futuro planean probar el dispositivo en una piscina con chorros capaces de generar corrientes horizontales y en el que CARL-Bot pueda moverse verticalmente, o aprender a estar a ciertas profundidades con varias corrientes.

El sistema es similar al que usan las propias águilas y halcones para desplazarse entre las corrientes de aire. “Sorprendentemente, los investigadores descubrieron que su algoritmo de aprendizaje por refuerzo podría aprender estrategias de navegación que son incluso más efectivas que las que se cree que utilizan los peces reales en el océano”, menciona el artículo publicado por la propia Caltech.

“En última instancia, queremos a CARL en el mundo real. Dejará el nido y se irá al océano y, con repetidas pruebas allí, el objetivo sería que aprenda a navegar por su propia cuenta”, explica Dabiri para Popular Science.

Para asegurarse de que fuera lo suficientemente pequeño para facilitar el trabajo o incluso utilizar un “enjambre” de robots, los investigadores desarrollaron un software que podría instalarse en el Teensy (chip) de 2,4 a 0,7 pulgadas. El objetivo es que sus movimientos sean lo más eficientes posible, y que pueda mantenerse en un entorno controlado gracias a una batería de iones de litio.

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