Crean un cerebro artificial que aprende a conducir como los humanos

Un nuevo enfoque de Inteligencia Artificial (IA) logra imitar la arquitectura neuronal y las conexiones del hipocampo del cerebro humano, desarrollando una plataforma robótica capaz de aprender a conducir. La gran ventaja con respecto a los métodos actuales de navegación autónoma es que el nuevo sistema necesita navegar a un destino específico solo una vez antes de poder recordar la ruta, sin tener la necesidad de calcular miles de rutas posibles.

Investigadores del Human Brain Project (HBP) y el Instituto de Biofísica del Consejo Nacional de Investigación (IBF-CNR) en Palermo, Italia, crearon un innovador sistema de navegación autónoma basado en Inteligencia Artificial (IA), que es capaz de “copiar” el funcionamiento del hipocampo humano para aprovechar sus ventajas en el aprendizaje. Gracias a esto, el cerebro artificial puede modificar sus conexiones sinápticas, al mismo tiempo que maneja un robot virtual similar a un automóvil.

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Aprovechando el poder del hipocampo

Mientras los sistemas actuales de navegación autónoma, basados en el aprendizaje profundo, deben calcular miles de rutas posibles antes de poder recordar un destino en concreto, el nuevo dispositivo solo necesita recorrer un camino una vez para recordarlo a la perfección y navegar luego en forma independiente por esa ruta. Los resultados de los investigadores se resumen en un nuevo estudio, publicado recientemente en la revista Neural Networks.

“Existen otros sistemas de navegación que simulan el papel del hipocampo, que actúa como una memoria de trabajo para el cerebro humano. Sin embargo, se trata de la primera ocasión en la que podemos imitar no solo el papel sino también la arquitectura del hipocampo, hasta incluso las neuronas individuales y sus conexiones”, destacó en una nota de prensa Michele Migliore, uno de los autores de la investigación.

Al inspirarse en la biología, los científicos pudieron usar otros conjuntos de reglas para la navegación de aquellas que emplean las plataformas impulsadas por el aprendizaje profundo. El eje fue el hipocampo, ya que diferentes estudios científicos han comprobado que una parte de este sector del cerebro funciona como una especie de “memoria RAM”: nos permite recordar aquellos aspectos cruciales para desarrollar nuestras tareas cotidianas, sin necesidad de rastrear a una mayor profundidad en la memoria. 

De esta manera, los investigadores diseñaron el cerebro artificial “utilizando los bloques de construcción fundamentales y características conocidas en la literatura sobre el hipocampo, como las neuronas que codifican objetos, conexiones específicas y plasticidad sináptica", indicó en el mismo comunicado Simone Coppolino, el segundo autor de la investigación. 

Video: los científicos imitaron la arquitectura neuronal y las conexiones del hipocampo en el cerebro humano para crear la plataforma robótica. Crédito: Human Brain Project / YouTube.  

Aprendiendo como los seres humanos

Mientras un sistema de aprendizaje profundo calcula posibles caminos en un mapa y les asigna prioridades para fijar una ruta de destino, eligiendo eventualmente el camino más sencillo, el nuevo sistema basa su decisión en lo que puede ver activamente a través de su cámara, y no en extensos cálculos o sesiones de prueba y error. 

Por ejemplo, al navegar por un corredor en forma de T verifica la posición relativa de los puntos de referencia más importantes. Al principio se mueve al azar, pero una vez que puede llegar a su destino, reconstruye un mapa reorganizando las neuronas en el hipocampo simulado y reconoce los puntos de referencia, logrando su objetivo de una forma más intuitiva y con mayor rapidez.

Trabaja de una forma similar a cómo se mueven los humanos y los animales: cuando visitamos un museo por primera vez recorremos el sitio de forma aleatoria, pero si necesitamos regresar para ubicar una exposición o un sector específico, recordamos inmediatamente los puntos de referencia y nos ubicamos, gracias al hipocampo. Esta es la metodología que utiliza el nuevo sistema de navegación autónoma. 

El nuevo cerebro artificial tiene un amplio campo de desarrollo a futuro. Por ejemplo, el reconocimiento de objetos se basó en la entrada visual a través de la cámara del robot, pero en teoría podría calibrarse en sonido, olor o movimiento: la herramienta clave es el conjunto de reglas de navegación inspiradas en la biología, que se pueden adaptar fácilmente a múltiples entornos y formas de entrada de datos.

Actualmente, los investigadores están trabajando para hacer que el sistema se adapte al uso industrial, mediante la codificación para el reconocimiento de formas específicas. De esta manera, podría calibrarse y recordar la posición de los estantes en un almacén en solo unas pocas horas, funcionando como un eficaz asistente. También podría ser utilizado para ayudar a discapacitados visuales, memorizando un entorno doméstico y funcionando como un perro guía robótico, concluyeron los especialistas.

Referencia

An explainable artificial intelligence approach to spatial navigation based on hippocampal circuitry. Simone Coppolino and Michele Migliore. Neural Networks (2023). DOI:https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.03.030