La investigación neuromórfica de Intel desarrolla robots con sentido del tacto

Investigadores de Singapur buscan que la computación neuromórfica de Intel ayude a habilitar que los robots ‘sientan’

Dos investigadores de la Universidad Nacional de Singapur (NUS), miembros de la Comunidad de Investigación Neuromórfica de Intel (INRC), presentaron nuevos estudios que muestran que pueden aumentar significativamente la eficiencia de los robots dándoles un sentido del tacto. Una innovación notable, posible gracias al uso de una piel artificial recientemente desarrollada por ellos en combinación con cámaras y sistemas de computación neuromórficos basados en los chips Loihi desarrollados por Intel, cuya estructura se inspira en la de las neuronas del cerebro humano.

El resultado es un robot capaz de percibir estímulos táctiles con una velocidad más de 1.000 veces superior a la del sistema nervioso humano, y de identificar la forma, la consistencia y la dureza de un objeto 10 veces más rápido que en un parpadeo. Las ventajas de estas habilidades adquiridas son evidentes de inmediato: si, por ejemplo, un brazo robótico equipado con piel artificial puede sentir lo que manipula, entonces puede adaptarse fácilmente a diferentes objetos producidos en fábrica, utilizando el tacto para identificar y agarrar objetos desconocidos con la presión adecuada. La capacidad de sentir y percibir mejor su entorno podría entonces permitir una interacción más estrecha y segura entre los robots y las personas, o podría representar un importante paso adelante para la automatización.

“La investigación de la Universidad Nacional de Singapur nos ofrece una interesante visión del futuro de la robótica, en la que la información se percibe y se procesa sobre la base de los acontecimientos mediante la combinación de múltiples modalidades. Este trabajo aporta nuevas pruebas de cómo la computación neuromórfica permite mejoras significativas en la latencia y el consumo de energía al rediseñar todo el sistema de acuerdo con un paradigma basado en eventos que incluye sensores, formatos de datos, algoritmos y arquitectura de hardware”, explica Mike Davies, Director del Laboratorio de Computación Neuromórfica de Intel.

Fundamental para el éxito de los experimentos fue la adopción de la tecnología neuromórfica de Intel, que, como se ha dicho, se inspira en el funcionamiento de las neuronas del cerebro para procesar datos de sensores de piel artificial: “Hacer un sensor ultrarrápido para la piel artificial significa resolver aproximadamente la mitad del problema de hacer más inteligentes a los robots”, explica el profesor Harold Soh del Departamento de Ciencias Informáticas de la Escuela de Informática de la NUS. “Para completar el rompecabezas, también se necesita un cerebro artificial que pueda percibir y aprender”.

Inicialmente, los investigadores utilizaron una mano robótica con piel artificial para leer Braille, pasando los datos de percepción táctil a Loihi a través de la nube para convertir los microrrelieves percibidos por la mano en significado semántico. Loihi ha logrado una precisión de más del 92% en la clasificación de las letras del Braille, utilizando 20 veces menos energía que un procesador estándar de Von Neumann. El siguiente paso fue programar un robot para que clasificara varios contenedores opacos que contenían diferentes cantidades de líquido, utilizando las entradas sensoriales de la piel artificial y una cámara de eventos. Utilizando los mismos sensores táctiles y de visión, también probaron la capacidad del sistema para percibir e identificar el deslizamiento rotacional, que es importante para un agarre estable.

Una vez que estos datos sensoriales fueron adquiridos, el equipo los envió a una Gpu y al chip de investigación neuromórfica de Loihi para comparar las capacidades de procesamiento. Los resultados de la investigación muestran que la combinación de la visión y el tacto basados en eventos usando una red de picos neurales permitió una precisión 10% mejor en la clasificación de objetos que un sistema de sólo visión.

“Estamos encantados con estos resultados. Demuestran que un sistema neuromórfico es un componente valioso en la combinación de múltiples sensores para mejorar la percepción del robot”. – concluye el profesor Soh – “Es un paso hacia la construcción de robots robustos y de bajo consumo energético capaces de responder rápida y adecuadamente a situaciones imprevistas.

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