Evolución del robot: 3 expectativas importantes

¿Qué es Robot Evolution?

Desde el reloj de agua egipcio encontrado en la tumba de Amenhotep I hasta el rover Perseverance que aterrizó con éxito en Marte, desde Talos, el primer robot humanoide de la era griega, hasta el Atlas de Boston Dynamic que realiza volteretas hacia atrás y rutinas de baile bien coreografiadas, y desde la mecánica de Leonardo da Vinci. hombres a Boston Dynamic's Spot llevando a cabo tareas coordinadas con la máxima precisión, la robótica ha recorrido un largo camino.

Hechos de Robot Evolution

Un robot es típicamente una máquina diseñada para realizar tareas rutinarias o complejas a través de la programación por parte de científicos e ingenieros.

Los robots primitivos comenzaron con un simple cronometraje y realizando solo tareas rutinarias, con una intervención humana limitada o nula. La curiosidad de los seres humanos se ha hecho evidente en los mundos fantásticos de ciencia ficción creados a lo largo de los años. Estas ideas difundidas en la vida real han inspirado enormemente la evolución de los robots en la vida real.

Evolución del robot: Robótica evolutiva

¿Cómo se define la robótica evolutiva?

Considere cómo los seres humanos han evolucionado desde las primeras especies conocidas de la familia de los homínidos, mostrando cambios anatómicos significativos: Homo Erectus. Hay jirones precisos de evidencia, principalmente en los aspectos del bipedalismo, la expansión del cerebro y la cultura, que ha llevado al Homo Sapiens a donde está hoy y estos cambios están influenciados por la selección natural.

De manera similar, Evolutionary Robotics es un enfoque incorporado para lograr la inteligencia artificial a través de los principios de selección, variación y herencia en el diseño de robots. Este es un subconjunto de Robot Evolution que conduce a la innovación de robots más robustos y adaptables. Esto conduce a la optimización de un sistema robótico o uno de sus subsistemas contra un objetivo de comportamiento mediante la explotación de sus características de diseño utilizando un enfoque holístico.

Centrada en una nueva forma de experimentalismo, la robótica evolutiva también se puede utilizar como un enfoque de enfoque revolucionario para los estudios. El uso de la robótica como activador puede ayudar a resolver problemas que son difíciles de analizar, si no imposibles, mediante modelos informáticos y experimentos prácticos.

¿Cómo ocurre la robótica evolutiva?

Un experimento de robótica evolutiva considera muestras generadas aleatoriamente de diseños de robots que pertenecen a características individuales. Las variantes de peor desempeño se eliminan y reemplazan con mejores mutaciones y / o combinaciones de plantilla. Este algoritmo evolutivo continúa hasta la finalización de un período de tiempo específico o excede cualquier parámetro de salida objetivo.

evolución del robot
Evolución del robot: Flujo de trabajo de robótica evolutiva, Fuente de imagen: https://www.frontiersin.org/files/Articles/126753/frobt-02-00004-HTML/image_m/frobt-02-00004-g001.jpg

Para los dispositivos de ingeniería que deben funcionar en situaciones en las que la intuición de los humanos no está en su mejor uso, las técnicas de robótica evolutiva pueden explotarse bien. También es posible utilizar sofisticados robots simulados como instrumentos científicos para producir nuevas teorías científicas biológicas y cognitivas y evaluar viejas hipótesis que involucran pruebas que han demostrado ser desafiantes o poco prácticas.

¿Cuándo comenzó la robótica evolutiva como experimento?

La experimentación en robótica evolutiva comenzó en sistemas de control de robots en 20th Europa del siglo XX bajo Dario Floreano y Francesco Mondada en EPFL. Comenzaron a experimentar con el sistema de control del robot Khepera. A esto le siguió el experimento de robótica evolutiva en el sistema de control del robot Gantry en la Universidad de Sussex. Sin embargo, no hubo muchos indicios significativos de evolución en el cuerpo del hardware de estos robots.

MIT Media Lab realizó las primeras simulaciones de sus diseños de robots evolucionados a finales de los años 20.th siglo en sí. Sin embargo, nunca se convirtieron en máquinas prácticas. La primera actualización de un diseño de robot evolucionado se produjo desde el cambio de 21st siglo.

¿Pueden realmente evolucionar los robots?

La evolución natural es un proceso abierto y lograr el éxito al presenciar tal régimen en una máquina artificial sigue siendo un desafío. Dicho proceso se define con constantes avances morfológicos y conductuales, y eso requiere un cerebro humano para la exposición. La inexistencia de un cerebro similar al humano limita estas máquinas artificiales en el proceso intuitivo de toma de decisiones. Incluso si se piensa continuamente en el desarrollo de un cerebro tan inteligente como un humano, primero es necesario comprender qué principios están involucrados en esto y cómo incrustarlos en el cerebro producido artificialmente.

Pero la pregunta radica en por qué, de hecho, es necesario crear un proceso evolutivo abierto para los robots. Para esto, los científicos de diversos campos tienen una amplia gama de puntos de vista. Los biólogos creen que esta característica aportará más precisión a los modelos que estudian la evolución de los seres humanos al mantener la complejidad y la criticidad de las características de los hallazgos originales. Al mismo tiempo, los ingenieros creen que estas características permitirán una solución mejor y eficiente de los complejos problemas de diseño de ingeniería.

¿Qué podemos esperar de Robot Evolution?

Aquí, se discute con qué expectativas se están acercando los científicos para experimentar con Robot Evolution.

Nuevas perspectivas

  • Acoplamiento de mente y cuerpo para alcanzar el equilibrio.- Existe una complejidad equilibrada entre la mente y el cuerpo, y tal compromiso entre los dos podría simplificar significativamente la robótica del futuro. Los algoritmos evolutivos son modelos estables de selección natural que pueden hacer frente a los cambios morfológicos y tienen la capacidad de generar estructuras que les permitan desarrollar tanto controladores como morfologías.
  • Aparición de la inteligencia- El diseño de sistemas con comportamiento inteligente influyó en el desarrollo inicial de algoritmos genéticos. La acción inteligente es una capacidad compuesta para pronosticar el mundo de uno a la luz de cualquier propósito, junto con una transformación de cada predicción en una reacción adecuada. Esto hace que el sistema artificial sea más adaptable al medio ambiente.
  • Evolución del comportamiento social- La evolución del comportamiento social pregunta si existen o no las condiciones típicamente necesarias y la capacidad para interactuar entre especies e intraespecies.
  • Prueba de existencia- La evolución del robot, al ser un proceso de búsqueda imparcial, puede usarse para reconocer mejores soluciones que un ser humano descuidaría o nunca pensaría.

Herramientas y métodos de diseño

  • Diseño de máquina morfo-funcional- Requiere el desarrollo individual de la morfología, los aparatos y el diseño del sistema de control de forma tradicional. Este enfoque es simple en el sentido de que los científicos con experiencia principalmente en cada uno de los campos pueden trabajar para desarrollarlos de manera paralela. Aunque, explotar las sinergias entre estas partes se vuelve difícil. Por el contrario, la evolución del robot depende de evaluaciones de todo el robot en contacto con su entorno.
  • Representación de soluciones- La evolución del robot requiere una representación de las soluciones a examinar para su descripción y la representación debe ser coherente y proporcionar la solución de interés, generación aleatoria, mutación y cruce. En particular, encontrar representaciones adecuadas en algoritmos evolutivos, en general, es uno de los problemas más críticos. Se han propuesto muchas codificaciones directas e indirectas para exhibir tal modularidad.

Mecanismos innovadores

No es posible optimizar y reparar las características del robot antes del lanzamiento, ya que los requisitos operativos no se comprenden bien de antemano y / o cambian con el tiempo. La solución convencional no funcionará en estas circunstancias y se requieren diferentes tipos de esquemas de selección-reproducción.

Con respecto al algoritmo evolutivo, tales marcos tienen una variedad de propiedades notables. En primer lugar, hay dos objetivos evolutivos enfocados: utilidad y viabilidad. Otra característica notable es que la relación de la evolución del robot consiste en involucrar el algoritmo evolutivo para una mayor actualización de las evoluciones de los robots.

¿Podrán reproducirse los robots?

Para responder a esta pregunta, primero debemos comprender lo que ya sabemos. Se han desarrollado teorías acerca de las máquinas autónomas autorreplicantes, aunque, para nuestro bien, aún no se han realizado del todo. ¿Quién puede decir que tales máquinas funcionarán solo en beneficio de los humanos? El día que avancen a un nivel en el que su cerebro pueda controlar sus funciones corporales, es posible que decidan dejar de ser asistentes de la humanidad y desarrollar su propia especie autóctona en lugar de ser criaturas completamente funcionales y autosuficientes.

La teoría de las máquinas autorreplicantes establece que una máquina autorreplicante de naturaleza autónoma puede utilizar materias primas en el entorno para replicarse de forma autónoma, demostrando así la autorreplicación de una manera similar a la que se encuentra en la naturaleza. Esto se ha demostrado teóricamente en la sonda de Von Neumann. Von Neumann también trabajó en lo que llamó el constructor universal, un sistema autorreplicante que formalizó en un entorno celular automático que podía evolucionar.

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Evolución del robot: Representación de autorreplicación de la máquina; Fuente de imagen: Pedro J. Yost, CC0, a través de Wikimedia Commons

Una variedad de propuestas, como la minería de la luna y la formación de fábricas lunares, y los satélites alimentados por energía solar, ejemplo de tales tecnologías.

En 2005, los investigadores de la Universidad de Cornell crearon una máquina que puede construir copias de sí misma. Aunque este avance está evidentemente marcado hacia la robótica evolutiva, en realidad no hace nada mejor que la autorreplicación. Esto seguramente no cumple el propósito de la evolución del robot y es solo una prueba de concepto.

¿Son los seres humanos robots autorreplicantes?

Los investigadores descubren que debido a que la descendencia no son clones idénticos, los seres humanos se regeneran pero en realidad no se auto-replican. Y la capacidad de reproducir depende del contexto en muchas situaciones. Los conejos, por ejemplo, son buenos replicadores de bosques, malos replicadores del desierto y abismales replicadores del espacio profundo.

Aunque, existe un grupo separado de teorías argumentativas que afirman lo contrario. Por lo tanto, es un tema más debatible. Algunos creen que A, C, T, G son el equivalente del 0 y 1 del código binario de nuestros genes. Cifran algunos datos cuando codifica computadoras con letras del alfabeto con un valor binario que codifica genes humanos con esas cuatro moléculas.

También creen que el dolor y la emoción también están codificados por la evolución de la misma manera que comienzas a imprimir cuando haces clic en un botón del teclado. De ahí que para ellos los seres humanos sean robots autorreplicantes sólo con la capacidad de haber entrenado mejor.

Creo personalmente en el concepto discutido anteriormente. La analogía generalmente proviene del hecho de que podría suponer que nuestra mente es como un software y que el hardware es como nuestro cuerpo. Eso funciona bien a nivel simbólico y tal vez bajo algún paradigma primitivo de conductivismo, pero para traducir eso, es necesario simplificar mucho en un nivel realista.

Tanto el software como el lenguaje son formas de transmitir datos, pero un puñetazo en la cara también es una forma de transmitir la información. Sobre esa base, el software es un idioma. El lenguaje humano adecuado es algo que no se ajusta bien a la definición de informática. Nunca se hace, nunca está aquí, nunca es directo, funciona de todos modos, no tiene fallas ni fallas, y se comparte hasta cierto punto. No necesita ser coherente.

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