Un nuevo sistema de control basado en inteligencia artificial ha sido desarrollado para permitir que los brazos robóticos suaves aprendan una amplia gama de movimientos y tareas, adaptándose instantáneamente a nuevas condiciones sin necesidad de reentrenamiento. Este avance representa un paso significativo hacia la adaptación humana en aplicaciones del mundo real, como en la robótica asistencial, los robots de rehabilitación y dispositivos médicos flexibles.
El trabajo fue liderado por el grupo de investigación interdisciplinario Mens, Manus and Machina (M3S), parte de la Alianza Singapore-MIT para Investigación y Tecnología. En colaboración con investigadores de la Universidad Nacional de Singapur (NUS) y la Universidad Tecnológica de Nanyang (NTU Singapur), este equipo ha logrado un importante avance en el campo de la robótica suave.
Desafíos en la Robótica Suave
A diferencia de los robots convencionales que utilizan motores rígidos y articulaciones, los robots suaves están fabricados con materiales flexibles como el caucho blando. Estos robots se mueven mediante actuadores especiales que funcionan como músculos artificiales. Aunque esta flexibilidad les permite realizar tareas delicadas, controlar su movimiento ha sido un desafío debido a que su forma puede cambiar de manera impredecible.
Los entornos reales son frecuentemente complicados y llenos de perturbaciones inesperadas. Cambios menores en las condiciones —como un cambio en el peso o una ráfaga de viento— pueden alterar sus movimientos. A pesar del progreso en este campo, las soluciones existentes han tenido dificultades para lograr las tres capacidades esenciales: aprender a partir de una tarea para realizar otra diferente, adaptarse rápidamente a cambios en el entorno y garantizar estabilidad durante estas adaptaciones.
Un Sistema Innovador Inspirado en el Cerebro Humano
En un estudio publicado en Science Advances, titulado “Un controlador robótico suave general inspirado en sinapsis neuronales estructurales y plásticas que se adapta a diversos brazos, tareas y perturbaciones”, los investigadores describen cómo desarrollaron este nuevo sistema AI que permite a los robots suaves adaptarse a diversas tareas y perturbaciones. Este enfoque se inspira en el proceso de aprendizaje del cerebro humano.
El sistema utiliza dos conjuntos complementarios de “sinapsis” que ajustan cómo se mueve el robot. El primer conjunto, denominado “sinapsis estructurales”, se entrena fuera de línea con movimientos fundamentales como doblar o extender un brazo suave. El segundo conjunto, llamado “sinapsis plásticas”, se actualiza continuamente mientras el robot opera, afinando su comportamiento según lo que ocurre en tiempo real.
Resultados Prometedores y Futuras Aplicaciones
Las pruebas realizadas con este sistema han mostrado resultados impresionantes al reducir errores de seguimiento entre un 44% y un 55% bajo perturbaciones significativas. Además, logró más del 92% de precisión en la forma bajo cambios de carga y fallos del actuador, manteniendo un rendimiento estable incluso cuando hasta la mitad de los actuadores fallaban.
“Este trabajo redefine lo posible en la robótica suave,” afirma la profesora MIT Daniela Rus. “Hemos creado un sistema capaz de manejar la complejidad de los materiales suaves en entornos impredecibles.”
Este avance no solo promete mejorar sistemas robóticos más robustos para manufactura y logística, sino también optimizar dispositivos médicos capaces de adaptar automáticamente sus movimientos a las necesidades cambiantes del paciente. Los investigadores planean extender esta tecnología a sistemas robóticos que operen a mayores velocidades y en entornos más complejos.
Este desarrollo es apoyado por la Fundación Nacional para la Investigación de Singapur bajo su programa Campus para la Excelencia Investigativa y Empresarial Tecnológica.
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