El ISC: la clave para que la inteligencia artificial y los organismos vivos cooperen en misiones de búsqueda y rescate

Un equipo de la Universidad de Osaka presentó un sistema de insectos ciborg —animales vivos equipados con electrónica para ser controlados externamente— guiados por IA que no se limita a ordenar el movimiento, sino que interpreta señales fisiológicas del animal para decidir cuándo estimularlo y cuándo dejarlo actuar por sí mismo, un avance que podría tener aplicaciones en búsqueda y rescate, monitoreo ambiental y exploración de espacios demasiado pequeños o peligrosos para los robots convencionales, informó el portal especializado en ciencia y tecnología TechXplore.

El mejor modelo para uso sin conexión, un clasificador random forest, clasificó cinco condiciones ambientales con una exactitud global de 93%. Fue entrenado con datos combinados de latido cardíaco, rasgos de señales neuronales de baja frecuencia y movimiento corporal.

La investigación, publicadada en ROBOMECH Journal, fue liderada por el profesor Keisuke Morishima de la Escuela de Posgrado de Ingeniería de la Universidad de Osaka, junto con colaboradores de la Universidad Diponegoro. El grupo propuso una nueva arquitectura llamada Insect Synergy Circuit (ISC), en la que la IA trabaja con las señales biológicas del insecto para lograr un control más cooperativo.

La diferencia central con los sistemas previos es que la mayoría de los insectos ciborg desarrollados hasta ahora se controlaban sobre todo a partir de conductas visibles desde el exterior, como caminar o detenerse. El nuevo enfoque añade información interna del organismo para estimar el estado asociado al entorno en el que se encuentra.

“Un insecto es un ser vivo, y sus respuestas cambian de un individuo a otro, y de un momento a otro”, señaló el profesor. “La investigación robótica convencional a menudo ha adoptado un enfoque unidireccional, dando órdenes a los animales. En este estudio, dimos un primer paso hacia un control biohíbrido que responde al estado del animal. El cambio clave es pasar de ‘controlar’ a ‘escuchar’”.

Cómo midieron el estado interno de la cucaracha

Para probar esa idea, los investigadores diseñaron una mochila portátil para cucarachas silbadoras de Madagascar. El dispositivo podía medir de forma simultánea la actividad cardíaca, rasgos de señales neuronales de baja frecuencia y el movimiento del cuerpo.

El sistema también incorporó mecanismos de estimulación de baja carga para el insecto: luz ultravioleta para inducir giros y vibración para favorecer el avance. La combinación de lectura fisiológica y estimulación permitió cerrar el circuito entre estado interno y respuesta externa.

Con esa mochila, el equipo reunió datos en cinco condiciones: una línea de base natural, exposición a luz ultravioleta, exposición química, calor y alimento. Después entrenó modelos de aprendizaje automático para clasificar el estado interno del insecto asociado a cada entorno a partir de la suma de señales biológicas y datos de movimiento.

La clasificación fue más precisa en los estados naturales y relacionados con alimento, mientras que hubo cierto solapamiento entre luz ultravioleta, químicos y calor, porque esas condiciones pueden provocar respuestas de evitación parecidas. Ese punto afectaba el diseño del control, porque el sistema debía distinguir cuándo intervenir y cuándo no hacerlo.

Cuándo estimular y cuándo no: la lógica del ISC

El ISC permitió guiar a algunas cucarachas ciborg a través de un laberinto de varias cámaras al decidir la estimulación según el estado interno inferido por la IA. Cuando el sistema interpretó que el insecto estaba en un estado atractivo o tranquilo, pudo aplicar estímulos para orientar el movimiento; cuando dedujo un estado asociado a evitación, como bajo químicos o calor, la estimulación se desactivó.

Las pruebas se realizaron en un laberinto con cámaras que combinaban entornos atractivos y entornos asociados a evitación. Las cucarachas naturales tendían a permanecer en las cámaras con alimento y no completaban el recorrido completo, mientras que con la estrategia de control de circuito cerrado basada en el ISC, algunos individuos sí lograron desplazarse por todo el entorno. La lógica del sistema buscó reducir la intervención innecesaria y dejar margen a la conducta propia del insecto cuando el contexto generaba rechazo.

Para los autores, ese resultado supone un paso desde el control basado en conducta visible hacia un control biohíbrido basado en estado interno. El alcance potencial del concepto podría ir más allá de los insectos, porque el ISC se apoya en la integración de señales biológicas, movimiento corporal e interpretación mediante IA, señaló el portal. Según los investigadores, ese marco podría adaptarse a otros organismos vivos o a otros sistemas sensoriales.

“Esto no es la conclusión, sino el comienzo”, enfatizó Morishima. “Al escuchar las señales fisiológicas de los sistemas vivos, esperamos construir una base para la comunicación y la cooperación futuras entre sistemas artificiales y organismos biológicos”.