Por qué los animales corren más rápido que los robots

METROHace más de una década apareció un robot de piernas delgadas y sin rodillas llamado guardabosque Completó una ultramaratón a pie. Con una atractiva gorra de béisbol roja con “Cornell” cosido en el frente y caminando a paso lento, El guardabosques caminó 40,5 millaso 65 kilómetros, con una sola carga de batería.

Ranger rompió un récord ese día, caminando más lejos que cualquier robot anterior, y ese récord sigue invicto entre los robots. Pero el ritmo de Ranger fue sorprendentemente lento: tardó 30 horas y 49 minutos en cubrir la distancia, lo que equivale a una milla cada 45 minutos. En comparación, el ser humano promedio puede caminar a una velocidad de aproximadamente 3 millas por hora, y los corredores de maratón promedio una milla cada 10 a 12 minutos.

Resulta que construyendo robots que puede caminar y correr tan rápido y fluidamente como humanos y otros animales, tanto en distancias cortas como largas, es extraordinariamente complejo. Aunque los materiales físicos utilizados en la construcción de robots suelen ser más resistentes y potentes en una comparación pieza por pieza, la coordinación de las piezas parece ser más importante para la velocidad y la agilidad. Ahí es donde las criaturas biológicas tienen ventaja, según nueva investigación dirigido por Samuel Burden, profesor de robótica de la Universidad de Washington.

Cuando se consideró cada subsistema de forma aislada, los robots, con muy pocas excepciones, superaron a los animales.

Para responder a la pregunta “¿Por qué los animales corren más rápido que los robots?” Burden y su equipo decidieron analizar los principales sistemas que lo componen y luego comparar la versión biológica con la diseñada. Adoptaron este enfoque en lugar de comparar robots específicos con especies animales individuales porque “no queríamos derribar ningún robot en particular”, dice Burden. De esta manera, razonaron, la comparación también sería más pura, ya que ningún robot o animal está diseñado exclusivamente para correr, per se.

Los sistemas componentes que el equipo de investigación consideró incluyeron potencia, estructura (para los animales se consideraron tanto los esqueletos de vertebrados como los exoesqueletos de los insectos), la actuación (cómo se pone en marcha la carrera, que se realiza principalmente a través de músculos en criaturas biológicas y motores en robots), detección (cómo se ve y se siente el suelo bajo los pies) y control, cada uno de los cuales afecta directamente el rendimiento del corredor.

La Ranger, por ejemplo, brilla en la categoría de potencia porque entre las máquinas tiene un historial impresionante a la hora de convertir la energía almacenada en su batería en pasos a lo largo de distancias y tiempos considerables. Sin embargo, se queda atrás en lo que respecta a la detección y el control. Ranger recorrió el ultramaratón a través de una pista de atletismo perfectamente cuidada, donde incluso la más mínima anomalía en el terreno habría obstaculizado su progreso.

Los investigadores encontraron que los robots que funcionan mejor en la categoría de control son aquellos equipados con chips de silicio neuromórficos, diseñados para imitar el cableado de un cerebro animal. En lugar de utilizar un sistema binario de ceros y unos para transmitir información digitalizada, los chips neuromórficos utilizan señales analógicas conectadas a lo largo de una red neuronal artificial. La red tiene uniones que reflejan el diseño de las sinapsis en los cerebros de los animales. El chip tianjic, por ejemplo, que simula la arquitectura de 40.000 neuronas conectadas entre sí, se utiliza para controlar una bicicleta robótica, que maniobra hábilmente alrededor de obstáculos. En principio, también podría utilizarse para equipar a un robot corredor.

Paradójicamente, el análisis de los investigadores mostró que cuando se consideraba cada subsistema de forma aislada, los robots, con muy pocas excepciones, superaban a los animales. Los huesos y los exoesqueletos biológicos son más débiles que los materiales de acero, aluminio y fibra de carbono que tienden a formar la estructura de un robot, y aunque la grasa es una fuente de energía más rica que la mejor batería, un robot impulsado por gasolina siempre duraría más que un animal. tener acceso sin restricciones a una estación de servicio. La categoría de control fue una excepción, ya que, como era de esperar, los cerebros de los animales superan a los chips de silicio en la magnitud de las neuronas que contienen. Pero no está claro que un mayor número de neuronas por sí sola pueda determinar la agilidad en movimiento de un robot o de un animal.

Entonces, ¿por qué, en general, todavía no hemos podido diseñar robots que corran tan bien o mejor que los animales? No es una pregunta ociosa y puramente filosófica: “Hay muchas circunstancias en las que sería muy valioso que nuestros robots fueran mejores, comparables e idealmente superaran el rendimiento”. [of animals]”, dice Burden. “Por ejemplo, podríamos fabricar mejores dispositivos de asistencia, como exoesqueletos o prótesis”.

Según Burden, los ingenieros han dedicado demasiado tiempo a centrarse en los componentes de sus robots, pasando por alto las propiedades emergentes del conjunto. “En lugar de centrarnos en el componente más reciente, más sofisticado y más caro que mejorará mi robot, tal vez podríamos dar un paso atrás y pensar más detenidamente en las piezas que tenemos y hacerlo mejor”, dice Burden. “Una forma de interpretar esto es que necesitamos nuevas métricas que cuantifiquen el sistema completo o los subsistemas más estrechamente integrados”.

Como señalan Burden y sus colegas en su artículo, los animales han vivido hasta 10 millones de veces más generaciones que los robots. En términos de experiencia individual, los animales también tienden a tener una vida útil más larga que los robots y pueden dar aproximadamente 10.000 pasos por día durante las décadas que viven. Han tenido mucho más tiempo para descubrir cómo correr y caminar.

Entonces, la evolución puede haber dado a los humanos una ventaja, pero en opinión de Burden, la robótica tiene una oportunidad de ponerse al día. “No es una búsqueda sin dirección, como ocurre con la evolución”, dice. Los ingenieros son maestros de la optimización; simplemente aún no han descubierto exactamente qué propiedades necesitan optimizar.

Imagen principal: ProStockStudio / Shutterstock

• Elena Kazamia

  Publicado el 7 de mayo de 2024

  Elena Kazamia es una escritora científica de Grecia. Tiene una maestría en conservación de la University College London y un doctorado. en ciencias vegetales de la Universidad de Cambridge en el Reino Unido