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Crean un robot-insecto con neuronas artificiales que modifica el movimiento en tiempo real ante un estímulo

Un equipo de investigación de las universidades de Sevilla y Cádiz ha desarrollado NeuroPod, un autómata que simula la actividad de un insecto de seis patas. El modelo que anda, trota y corre utiliza materiales eficientes y económicos. Puede servir de base en la creación de prótesis o estructuras para la rehabilitación de lesiones medulares con un coste menor que las actuales.


Cádiz, Sevilla |
15 de abril de 2020

Un equipo de investigación de las universidades de Sevilla y Cádiz ha desarrollado un modelo robótico basado en el movimiento de los insectos con el que reproducen el paso, trote y carrera en un robot con una pérdida insignificante de equilibrio y sin apenas tiempos intermedios en el cambio de ritmo, como ocurre de manera natural en un ser vivo. Se llama NeuroPod y sienta las bases para la creación de prótesis más exactas y precisas en las que no existan paradas entre las señales recibidas y los movimientos.

Se trata de la primera implantación de este tipo de un sistema de impulsos motores con respuesta en tiempo real y se basa en una red neuronal artificial con estructura y diseño basados en los modelos biológicos nerviosos. Así, en el artículo ‘Neuropod: A real-time neuromorphic spiking CPG applied to robotics’ publicado en la revista Neurocomputing los investigadores proponen un modelo válido que replica movimientos reales ante estímulos externos con un consumo energético mínimo y reduce el tiempo de computación.

 

El insecto, funciona casi como un ser vivo real. El esqueleto está creado con impresión 3D y contiene 18 servomotores, que simulan lo que sería el sistema nervioso y motor. Son dispositivos con un decodificador que convierte el movimiento mecánico en pulsos digitales interpretados por un controlador de movimiento. De esta manera, aplican la ingeniería neuromórfica que unifica la biología, la física, las matemáticas, la informática y la electrónica.

NeuroPod es un autómata que simula la actividad de un insecto de seis patas.

Igual que en el organismo, en el que la médula espinal crea pautas de movimiento como los que se producen al respirar, correr o nadar, el robot contiene un generador de patrones centrales (CPG) que ordena los cambios de ritmo a los diferentes sistemas. Estos responden modificando la velocidad o intensidad de la acción concreta de manera inmediata.

Así se crean nuevos desplazamientos rítmicos ante un estímulo concreto sin tiempos de retardo. “El problema hasta el momento es que entre la orden y la respuesta existe un tiempo de espera que impide un cambio natural en los ritmos. Hemos logrado que NeuroPod cree un nuevo compás ante un impulso que vuelve a mantenerse constante sin paradas”, afirma a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Sevilla Daniel Gutiérrez, autor del artículo.

 

NeuroPod reproduce el movimiento de los insectos sin que pierda el equilibrio y sin tiempos intermedios en el cambio de ritmo.

Además, el modelo no necesita un servidor, lo que permite utilizar estructuras pequeñas y reducir el coste. Así, logran un robot pequeño, sin retardo en los cambios de movimiento y fácilmente replicable para otras aplicaciones.

Neuronas humanas replicadas en binario

El sistema utiliza solamente 30 neuronas artificiales, un número inferior a otros modelos similares, y relaciona su actividad con el movimiento. Así, simulan tres movimientos diferentes en insectos: andar, trotar y correr. Por otro lado, el modelo permite añadir sensores auditivos y visuales. De esta manera, el robot podría responder ante un sonido concreto o una imagen determinada y modificar su patrón automáticamente.

Las neuronas humanas funcionan mediante estímulos eléctricos o químicos que provocan la transmisión de información al organismo. De la misma manera, una neurona artificial recibe un estímulo, en este caso codificado en lenguaje informático, procesa la información y produce una respuesta.

Asimismo, crean redes entre ellas para lograr un intercambio eficiente de las órdenes que reciben y la respuesta que se espera. La red aplicada por los investigadores en este estudio recibe el nombre de red neuronal de impulsos y está basada en la transmisión a través de conexiones entre neuronas de un estímulo. Estas uniones pueden introducir retardo en la transmisión de información dependiendo de la complejidad del modelo que se esté simulando. En este sentido, los expertos han logrado un tiempo de retardo insignificante con este sistema, lo que provoca una mejor respuesta ante los cambios de movimiento.

Diagrama de bloques del sistema.

Además, para que la información que se propaga sea la correcta, los investigadores debían, en primer lugar, configurar las neuronas artificiales tomando de referencia el comportamiento de los insectos. Sería como programar un cerebro. Este proceso lo realiza una máquina llamada SpiNNaker, diseñada y construida en  la Universidad de Manchester, capaz de ajustar más neuronas biológicas modeladas en tiempo real que la mayoría del resto de máquinas. Así, NeuroPod soporta una placa SpiNNaker responsable de este modelado neuronal.

Los investigadores continúan sus ensayos incluyendo sensores auditivos o táctiles en el robot con el fin de mejorar su rendimiento. Asimismo, pretenden lograr nuevos movimientos que permitan la réplica de actitudes naturales.

El estudio se ha financiado a través del proyecto ‘COFNET: Sistema Cognitivo de Fusión Sensorial de Visión y Audio por Eventos’’ del Ministerio de Ciencia e Innovación y por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional.

Referencias

Daniel Gutiérrez Galán, Juan P. Domínguez Morales, Fernando Pérez Peña, Ángel Jiménez Fernández y Alejandro Linares Barranco.‘Neuropod: A real-time neuromorphic spiking CPG applied to robotics’. Neurocomputing. 2020.

Más información:

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