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Crean el primer prototipo de hardware evolutivo

Abre nuevas vías para el desarrollo de una Inteligencia Artificial más avanzada


Un equipo de investigadores noruegos ha creado la primera pieza de un hardware que usa la evolución para cambiar su diseño y adaptarse a la función que tiene que desempeñar. Este hardware evoluciona como lo harían las especies animales o vegetales y se adapta al medio sin que sufra su funcionalidad y en apenas unos segundos. En vez de actualizar software, el hardware es capaz de evolucionar, probar soluciones ante los problemas y adoptar la decisión más adecuada. Esta investigación abre la puerta a desarrollos de Inteligencia Artificial más avanzados. Por Raúl Morales.




Kyrre Glette y Jim Tørresen, responsables de la investigación
Kyrre Glette y Jim Tørresen, responsables de la investigación
Los profesores Kyrre Glette y Jim Torresen de la Facultad de Informática de la Universidad de Oslo han publicado un artículo en el que presentan un prototipo de hardware evolutivo capaz de adaptarse en unos segundos a la función que desarrolla en cada momento. La Universidad de Oslo ha explicado este proyecto en su revista Apollon, del que se ha hecho eco Bitsofnews.

Durante décadas, el ser humano ha intentado construir una replica de su propio cerebro. Para ello, ha ido utilizado software cada vez más potente para crear Inteligencia Artificial sofisticada. Sin embargo, la Inteligencia Artificial más avanzada no se acerca todavía a la potencia y complejidad de nuestra mente.

Quizá uno de los problemas es que todo el desarrollo y el esfuerzo relacionado con la Inteligencia Artificial en las últimas décadas se han hecho sobre todo respecto al software y no respecto al hardware.

El anuncio del equipo de la Universidad de Oslo puede cambiar esta tendencia al abrir la posibilidad de crear una nueva generación de hardware que evoluciona por sí mismo. En vez de actualizar software, el hardware es capaz de evolucionar, probar soluciones ante los problemas y adoptar la decisión más adecuada.

Técnicas evolutivas

El campo en el que se encuentra su investigación es el hardware evolutivo. El hardware evolutivo suele referirse principalmente a dos cosas. En primer lugar, al que es capaz de adaptarse solo en tiempo real, reconfigurando su arquitectura dinámicamente y de manera autónoma mediante una interacción con su ambiente.

Por otro lado, se refiere al uso de técnicas evolutivas para la síntesis de circuitos, es decir, algoritmos basados en el mismo mecanismo de selección natural que impera en el reino animal. .

La línea que divide ambas acepciones del término es muy delgada. Desde los años 90 esta rama de la informática se ha convertido en un campo clave y prometedor para el diseño de nuevos circuitos electrónicos complejos y robustos.

Chip que se adapta

El desarrollo de este campo nos acerca al sueño de crear chips capaces de operar en cualquier parte y con independencia de las condiciones externas, capaces de adaptarse inmediatamente en función de la aplicación para el que fueron asignados. Aunque el hardware ha evolucionado mucho en los últimos años, este paso sería clave para que el ser humano se aproxime a una Inteligencia Artificial “real”.

Lo que hace el hardware del equipo de la Universidad de Oslo es incorporar el equivalente de los genes de los seres vivos, y los utiliza para mejorar su propio diseño. “Une genes” en el hardware para encontrar el diseño de hardware más efectivo para desarrollar la tarea que se le asignó.

Sin embargo, mientras que en el mundo real tienen que pasar 20 ó 30 generaciones antes de que la naturaleza encuentre el diseño perfecto para resolver el problema, este tipo de hardware permitirá que esto pase en unos segundos.

Henriette

Este mismo equipo comenzó su aproximación al hardware evolutivo en 2004 cuando crearon un robot con forma de gallina al que bautizaron como Henriette. Este robot usó hardware evolutivo sobre un software hecho para que aprendiese a caminar y a hablar solo.

En estos casos, el hardware puede resolver muchos problemas que no puede resolver el software. Por ejemplo, un programador informático no puede pensar en todos los problemas con los que se puede encontrar un robot recorriendo la superficie de Marte. Mediante el hardware evolutivo el robot puede aprender por él mismo y resolver una situación problemática sin la intervención humana.

El equipo quiere ahora diseñar un robot para ayudar en la instalación de tuberías en oleoductos a 2.000 metros de profundidad, profundidades a las que es prácticamente imposible comunicarse con un robot.


Raul Morales
Martes, 3 de Abril 2007
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