Científicos de la Universidad de Tsinghua (China) han creado un juego del gato y el ratón con robots en el que el ganador es siempre el mismo, el felino. Esta iniciativa, aparentemente lúdica, demuestra según sus creadores cómo chips de Inteligencia Artificial inspirados en el cerebro, con escaso consumo de energía, pueden aplicarse a la conducción autónoma, a la Internet de las cosas y a los dispositivos para el hogar inteligente.
El robot gato se llama Tianjicat y dispone de un chip informático inspirado en el cerebro (neuromórfico), llamado TianjicX, que ejecuta diversas instrucciones de Inteligencia Artificial para perseguir al ratón robot, configurado a su vez para moverse al azar entro de un espacio con obstáculos.
La tarea, desde el punto de vista de la robótica, no es sencilla y, para que funcionara, Tianjicat tuvo que rastrear al ratón robot mediante reconocimiento visual y la detección de sonido. Con esta información, debía “concebir” cómo perseguir al ratón robot durante sus desplazamientos y calcular cuál sería el mejor camino para interceptarlo, sorteando diferentes obstáculos.
Al final lo consiguió, y los investigadores destacan que el chip TianjicX redujo a la mitad la cantidad de energía requerida para que el gato robot tomara decisiones durante la persecución, en comparación con un chip para la computación de IA diseñado por la compañía NVIDIA.
Los investigadores destacan que se trata de un ejemplo de experimentos con sistemas neuromórficos que podrían permitir que pequeños robots tomen decisiones utilizando recursos informáticos y potencia limitados.
En la vida real, los robots móviles autónomos suelen tener cantidades limitadas de energía para moverse y tomar decisiones. Esta limitación se convierte en un desafío durante las misiones de búsqueda y rescate, así como en la investigación exploratoria. El nuevo desarrollo ha superado este desafío.
"El robot inteligente multitarea necesita un alto poder de cómputo, alta concurrencia, bajo consumo de energía, alta flexibilidad de programación de recursos y hardware de cómputo fácil de usar, para ejecutar algoritmos intensivos localmente en tiempo real", destacan los autores del nuevo desarrollo.
En este momento, las unidades de procesamiento no pueden satisfacer de manera eficiente las necesidades de IA para un procesamiento económico, simultáneo y adaptable. Pero los sistemas neuromórficos, que abordan la computación de manera más cooperativa, podrían ser una solución, añaden.