Nuevos algoritmos podrían permitir que montones de granos de “arena inteligente” asuman cualquier forma, permitiendo la formación espontánea de nuevas herramientas o la duplicación de partes mecánicas rotas.
Larry Hardesty, MIT News Office. Original (en inglés)
Imagina que tienes una gran caja de arena en la que entierras un pequeño modelo de un taburete. Unos pocos segundos más tarde, metes la mano en la caja y sacas un taburete de tamaño completo: La arena se ha ensamblado a sí misma en una réplica a escala completa del modelo.
Eso podría sonar como una escena de una novela de Harry Potter, pero es la visión que anima un proyecto de investigación en el Laboratorio de Robótica Distribuida (DRL) en el Laboratorio de Ciencia Computacional e Inteligencia Artificial del MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto Tecnológico de Massachusetts). En la Conferencia Internacional sobre Robótica y Automatización del IEEE en mayo – la conferencia principal de robótica del mundo – investigadores del DRL presentaran una revista académica describiendo algoritmos que podrían permitir dicha “arena inteligente”. También describen experimentos en los que probaron el algoritmo en partículas algo más grandes – cubos de alrededor de 10 milímetros de borde, con microprocesadores rudimentarios dentro e imanes muy inusuales en cuatro de sus lados.
A diferencia de muchos otros acercamientos a los robots reconfigurables, la arena inteligente usa un método sustractivo, similar a esculpir en piedra, en lugar de uno aditivo, similar a romper piezas de lego juntas. Un montón de arena inteligente sería análogo a un bloque de piedra en bruto con el que un escultor comienza. Los granos individuales pasarían mensajes entre uno y otro y selectivamente se pegarían uno al otro para formar un objeto tridimensional; los granos no necesarios para construir ese objeto simplemente caerían. Cuando el objeto ha servido a su propósito, sería regresado al montón. Sus granos constituyentes se despegarían uno del otro, volviéndose disponibles para participar en la formación de una nueva forma.
Inteligencia distribuida
Algorítmicamente, el principal desafío desarrollando arena inteligente es que los granos individuales tendrían muy pocos recursos computacionales. “¿Como desarrollas algoritmos eficientes que no desperdicien ninguna información en el nivel de la comunicación y en el nivel del almacenamiento?” pregunta Daniela Rus, una profesora de ciencia computacional e ingeniería en el MIT y coautora de la nueva revista académica, junto con su estudiante Kyle Gilpin. Si cada grano pudiera simplemente guardar un mapa digital del objeto a ser ensamblado, “entonces podría sacar un algoritmo de una manera muy sencilla”, dice Rus. “Pero nos gustaría resolver el problema sin ese requerimiento, porque ese requerimiento sería simplemente irrealista cuando hablamos de módulos a esta escala”. Además, dice Rus, de uno al siguiente, los granos en el montón estarán revueltos juntos de una manera completamente diferente. “Nos gustaría no tener que saber antes de tiempo como se verán nuestros bloques”, dice Rus.
Darle información de forma al montón con un simple modelo físico – como el pequeño taburete – ayuda con ambos problemas. Para obtener una idea de como funcionan los algoritmos de los investigadores, probablemente sea más fácil considerar un caso bi-dimensional. Imagina cada grano de arena como un cubo en una malla bidimensional. Ahora imagina que algunos de los cuadros – digamos, en la forma de un taburete- faltan. Ahí es donde el modelo físico entra.
De acuerdo a Gilpin – autor de la nueva revista académica, los granos primero se pasan mensajes el uno al otro para determinar cuales tienen vecinos perdidos. (En el modelo de malla, cada cuadro puede tener hasta ocho vecinos.) Los granos con vecinos perdidos están en uno de dos lugares: el perímetro del montón o el perímetro de la figura que se introdujo.
Una vez que los granos que rodean a la figura introducida se identifican, simplemente pasan mensajes a los otros granos a una distancia fija aparte, lo que los identifica a si mismos como definiendo el perímetro del duplicado. Si el duplicado se supone que sea 10 veces el tamaño del original, cada cuadro que rodea la figura introducida mapea hasta 10 cuadros del perímetro del duplicado. Una vez que el perímetro del duplicado es establecido, los granos fuera pueden desconectarse de sus vecinos.
Prototipos rápidos
El mismo algoritmo puede ser variado para producir copias múltiples con una forma similar al de una muestra de ejemplo, o producir una sola copia más grande de un objeto grande. “Digamos que la rueda en tu auto se ha roto”, dice Gilpin. “Podrías pegarla con cinta adhesiva, ponerla en el sistema, y obtener una nueva”.
Los cubos – o “piedras inteligentes” – que Gilpin y Rus construyeron para probar su algoritmo actuan una versión bidimensional simplificada del sistema. Cuatro caras de cada cubo tienen imanes electropermanentes, materiales que pueden ser magnetizados o desmagnetizados con una sola corriente eléctrica. A diferencia de los imanes permanentes, pueden encenderse y apagarse; a diferencia de los electroimanes, no requieren de una corriente constante para mantener su magnetismo. Las piedras usan los imanes no solo para conectarse una con la otra sino también para comunicarse o compartir energía. Cada piedra también tiene un microprocesador, que puede guardar apenas 32 kilobytes de código de programa y solo tiene dos kilobytes de memoria funcional.
Las piedras tienen imanes en solo cuatro caras, explica Gilpin, porque, con la adición del microprocesador y los circuitos para regular la energía, “no había suficiente espacio para dos imanes más”. Pero Gilpin y Rus realizaron simulaciones de computadoras mostrando que sus algoritmos funcionarían con un bloque de cubos tridimensional, tratando cada capa del bloque como su propia malla bidimensional. Los cubos descartados de la forma final simplemente se desconectan de los cubos encima de y debajo de ellos, así como de aquellos junto a ellos.
Verdadera arena inteligente, por supuesto, requeriría granos mucho más pequeños que cubos de 10 milímetros. Pero de acuerdo a Robert Wood, un profesor asociado de ingeniería eléctrica en la Universidad de Harvard, ese no es un obstáculo que no se pueda superar. “Toma la funcionalidad básica de sus piedras”, dice Wook, quien dirige el Laboratorio de Microrobótica de Harvard. “Tienen la habilidad de pegarse una con la otra y con sus vecinos; tienen la habilidad de hablar con sus vecinos; tienen la habilidad de realizar algo de computación. Todas esas son cosas en las que es posible pensar en hacer en paquetes más pequeños”.
“Requeriría mucha ingeniería hacer eso, por supuesto”, advierte Wood. “Es un conjunto de desafíos de ingeniería bien propuestos pero muy difícil que se puedan continuar abordándose en el futuro”.
Reimpreso con permiso de MIT News.
Fuente
http://web.mit.edu/ (en inglés)