Reconocer la diferencia entre un humano adulto y un bebé, cómo de segura es una superficie para poder pisarla y andar por ella, subir y bajar escaleras o incluso cómo evitar con rapidez un coche antes de que ser atropellado. Estas son algunas de las acciones básicas “perro-robot” que un equipo de investigadores del Instituto Allen de la Universidad de Washington ha enseñado a una red neuronal artificial para que sea capaz de interpretar el comportamiento de los caninos. Básicamente, le han entrenado para que piense como un perro y pueda adquirir destrezas sin necesidad de ser programado para ello.
Para lograr hacerlo, los investigadores tuvieron primero que recopilar información. Lo hicieron en forma de vídeos y datos de movimiento que consiguieron captar del comportamiento de un perro llamado Kelp (un malamute de Alaska). En total, se grabaron 380 vídeos cortos con una cámara GoPro colocada en la cabeza del can. Además, se sirvieron de diferentes sensores distribuidos a lo largo de todo su cuerpo, incluidas las patas. Para que os hagáis una idea, el modo de trabajo es el mismo que cuando los actores de Hollywood son grabados con tecnología CGI (para recrear personajes como Gollum de "El Señor de los ANillos" o Thanos en la última de “Los Vengadores”).
En este caso, Kelp fue grabado en su vida diaria recibiendo estímulos naturales de camino al parque, jugando a la pelota o viviendo en casa con otros humanos y animales. De esta manera, el grupo de investigadores fue capaz de detectar aquella información necesaria que podría ser aprendida por la red neuronal artificial. ¿Os acordáis del perro robot de Boston Dynamics del que os hemos hablado en otras ocasiones? ¿Os imagináis que en lugar de tener que programarle con un largo código fuente para que realice ciertas acciones pudiera usar lo aprendido por un perro de verdad? Sabría que con un bebé hay que medir la fuerza, que ciertas superficies no deben ser pisadas si no queremos caernos o que para cruzar una carretera es necesario primero asegurarse de que no vienen coches.
Eso sí, los robots que se nutran de esta tecnología no serán una imagen paralela del perro, sino que aprenderán de su forma de comportarse para anticiparse a los mismos estímulos que, en su momento, recibió el can. Así, que es probable que no siempre haga lo que esperamos, pero el mero hecho de que el propio sistema haya sido capaz de agregar a su conocimiento ciertas acciones básicas es un paso enorme dentro de este tipo de proyectos. Realmente, no han tenido que programar ciertas acciones, sino que el propio programa ha acabado por interiorizarlas (lo que supone eliminar una gran carga de trabajo).
Ahora el futuro pasa por adaptar esta tecnología ya no solo a más perros, sino a otro tipo de animales de los que aprender instintos que un humano tardaría meses en programar.
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