{"id":14749,"date":"2021-12-08T20:29:40","date_gmt":"2021-12-09T01:29:40","guid":{"rendered":"https:\/\/einsteresante.com\/?p=14749"},"modified":"2021-12-08T20:29:42","modified_gmt":"2021-12-09T01:29:42","slug":"ingenieros-le-ensenan-a-una-ia-como-navegar-el-oceano-usando-la-minima-cantidad-de-energia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2021\/12\/08\/ingenieros-le-ensenan-a-una-ia-como-navegar-el-oceano-usando-la-minima-cantidad-de-energia\/","title":{"rendered":"Ingenieros le ense\u00f1an a una IA c\u00f3mo navegar el oc\u00e9ano usando la m\u00ednima cantidad de energ\u00eda"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los ingenieros de Caltech, ETH Zurich y Harvard est\u00e1n desarrollando una inteligencia artificial (IA) que permitir\u00e1 que los drones aut\u00f3nomos utilicen las corrientes oce\u00e1nicas para ayudar en su navegaci\u00f3n, en lugar de abrirse camino a trav\u00e9s de ellas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">&#8220;Cuando queremos que los robots exploren las profundidades del oc\u00e9ano, especialmente en enjambres, es casi imposible controlarlos con un joystick desde 20.000 pies de distancia en la superficie. Tampoco podemos proporcionarles datos sobre las corrientes oce\u00e1nicas locales que necesitan para navegar porque no podemos detectarlos desde la superficie. En cambio, en cierto punto, necesitamos drones transportados por el oc\u00e9ano para poder tomar decisiones sobre c\u00f3mo moverse por s\u00ed mismos&#8221;, dice John O. Dabiri, Profesor Centenario de Ingenier\u00eda Mec\u00e1nica y Aeron\u00e1utica de Caltech y autor correspondiente de un art\u00edculo sobre la investigaci\u00f3n que fue publicado por Nature Communications el 8 de diciembre.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El rendimiento de la IA se prob\u00f3 utilizando simulaciones por computadora, pero el equipo detr\u00e1s del esfuerzo tambi\u00e9n ha desarrollado un peque\u00f1o robot del tama\u00f1o de la palma de la mano que ejecuta el algoritmo en un peque\u00f1o chip de computadora que podr\u00eda impulsar drones mar\u00edtimos tanto en la Tierra como en otros planetas. El objetivo ser\u00eda crear un sistema aut\u00f3nomo para monitorear la condici\u00f3n de los oc\u00e9anos del planeta, por ejemplo, usando el algoritmo en combinaci\u00f3n con pr\u00f3tesis que desarrollaron previamente para ayudar a las medusas a nadar m\u00e1s r\u00e1pido y bajo \u00f3rdenes. Los robots totalmente mec\u00e1nicos que ejecutan el algoritmo podr\u00edan incluso explorar oc\u00e9anos en otros mundos, como Encelado o Europa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En cualquier escenario, los drones tendr\u00edan que poder tomar decisiones por s\u00ed mismos sobre a d\u00f3nde ir y la forma m\u00e1s eficiente de llegar all\u00ed. Para hacerlo, es probable que solo tengan datos que puedan recopilar ellos mismos: informaci\u00f3n sobre las corrientes de agua que est\u00e1n experimentando actualmente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para abordar este desaf\u00edo, los investigadores recurrieron a las redes de aprendizaje por refuerzo (RL). En comparaci\u00f3n con las redes neuronales convencionales, las redes de aprendizaje por refuerzo no se entrenan con un conjunto de datos est\u00e1ticos, sino que se entrenan tan r\u00e1pido como pueden acumular experiencia. Este esquema les permite existir en computadoras mucho m\u00e1s peque\u00f1as, para los prop\u00f3sitos de este proyecto, el equipo escribi\u00f3 un software que se puede instalar y ejecutar en un Teensy, un microcontrolador de 2.4 por 0.7 pulgadas que cualquiera puede comprar por menos de $30 en Amazon y eso solo usa alrededor de medio vatio de potencia.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Using AI to Navigate Flow (Peter Gunnarson Presentation APS DFD 2021)\" width=\"640\" height=\"360\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/8pEATeGo9dQ?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Usando una simulaci\u00f3n por computadora en la que el flujo de un obst\u00e1culo en el agua creaba varios v\u00f3rtices que se mov\u00edan en direcciones opuestas, el equipo ense\u00f1\u00f3 a la IA a navegar de tal manera que aprovechaba las regiones de baja velocidad a ra\u00edz de los v\u00f3rtices para avanzar hacia la costa ubicaci\u00f3n de destino con un consumo m\u00ednimo de energ\u00eda. Para ayudar a su navegaci\u00f3n, el nadador simulado solo ten\u00eda acceso a informaci\u00f3n sobre las corrientes de agua en su ubicaci\u00f3n inmediata, pero pronto aprendi\u00f3 c\u00f3mo explotar los v\u00f3rtices para deslizarse hacia el objetivo deseado. En un robot f\u00edsico, la IA de manera similar solo tendr\u00eda acceso a la informaci\u00f3n que podr\u00eda recopilarse de un giroscopio y un aceler\u00f3metro a bordo, que son sensores relativamente peque\u00f1os y de bajo costo para una plataforma rob\u00f3tica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este tipo de navegaci\u00f3n es an\u00e1loga a la forma en que las \u00e1guilas y los halcones montan t\u00e9rmicas en el aire, extrayendo energ\u00eda de las corrientes de aire para maniobrar hacia una ubicaci\u00f3n deseada con la m\u00ednima energ\u00eda gastada. Sorprendentemente, los investigadores descubrieron que su algoritmo de aprendizaje por refuerzo podr\u00eda aprender estrategias de navegaci\u00f3n que son incluso m\u00e1s efectivas que las que se cree que utilizan los peces reales en el oc\u00e9ano.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">&#8220;Inicialmente, s\u00f3lo esper\u00e1bamos que la IA pudiera competir con las estrategias de navegaci\u00f3n que ya se encuentran en los animales natadores reales, por lo que nos sorprendi\u00f3 ver que aprend\u00eda m\u00e9todos a\u00fan m\u00e1s efectivos al explotar repetidos ensayos en la computadora&#8221;, dice Dabiri.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La tecnolog\u00eda a\u00fan est\u00e1 en pa\u00f1ales: actualmente, al equipo le gustar\u00eda probar la IA en cada tipo diferente de perturbaci\u00f3n del flujo que posiblemente encontrar\u00eda en una misi\u00f3n en el oc\u00e9ano, por ejemplo, v\u00f3rtices arremolinados frente a corrientes de marea continuas, para evaluar su efectividad en la naturaleza. Sin embargo, al incorporar su conocimiento de la f\u00edsica del flujo oce\u00e1nico dentro de la estrategia de aprendizaje por refuerzo, los investigadores pretenden superar esta limitaci\u00f3n. La investigaci\u00f3n actual demuestra la eficacia potencial de las redes RL para abordar este desaf\u00edo, particularmente porque pueden operar en dispositivos tan peque\u00f1os. Para probar esto en el campo, el equipo est\u00e1 colocando al Teensy en un dron personalizado llamado &#8220;CARL-Bot&#8221; (Robot de aprendizaje de refuerzo aut\u00f3nomo de Caltech). El CARL-Bot se colocar\u00e1 en un tanque de agua de dos pisos de altura reci\u00e9n construido en el campus de Caltech y se le ense\u00f1ar\u00e1 a navegar las corrientes del oc\u00e9ano.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">&#8220;El robot no solo aprender\u00e1, sino que tambi\u00e9n aprenderemos sobre las corrientes oce\u00e1nicas y c\u00f3mo navegar a trav\u00e9s de ellas&#8221;, dice Peter Gunnarson, estudiante de posgrado en Caltech y autor principal del art\u00edculo de Nature Communications.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Fuente: <a href=\"https:\/\/techxplore.com\/news\/2021-12-ai-ocean-minimal-energy.html\">Tech Xplore<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los ingenieros de Caltech, ETH Zurich y Harvard est\u00e1n desarrollando una inteligencia artificial (IA) que permitir\u00e1 que los drones aut\u00f3nomos utilicen las corrientes oce\u00e1nicas para ayudar en su navegaci\u00f3n, en lugar de abrirse camino a trav\u00e9s de ellas. &#8220;Cuando queremos que los robots exploren las profundidades del oc\u00e9ano, especialmente en enjambres, es casi imposible controlarlos [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[14],"tags":[],"class_list":["post-14749","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14749","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=14749"}],"version-history":[{"count":11,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14749\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":14760,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14749\/revisions\/14760"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=14749"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=14749"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=14749"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}