Investigadores de la Universidad de California crearon un material con capacidad de ‘aprendizaje’, como lo hace la inteligencia artificial, y adaptarse a diferentes condiciones
Jonathan Hopkins / CC BY-ND 4.0
Desde hace tiempo los científicos del ámbito tecnológico se inspiran en la red neuronal de los cerebros, que permite a los seres vivos un aprendizaje rápido y eficaz. En ese sentido, han construido redes interconectadas con componentes electrónicos para desarrollar inteligencia artificial.
Científicos de la Universidad de California, en Los Ángeles, han creado un nuevo sistema de ‘red neuronal mecánica’ (MNN, por sus siglas en inglés) que no necesita ordenadores, según un informe publicado en ScienceRobotics. Utilizaron nodos interconectados, que hacen, en este caso, un papel parecido al de las neuronas de una red cerebral.
El MNN tiene el aspecto de una rejilla que contiene capas de muelles interconectados que se conectan en nodos. La rigidez de los muelles puede regularse.
Cuando se crea esta red, puede ser ‘programada’ para conseguir el resultado deseado y se esfuerza para conseguir ese objetivo concreto. En otras palabras, la red mecánica puede aprender diferentes comportamientos, como la inteligencia artificial, ajustando la rigidez de los muelles para adaptarse a diferentes condiciones.
En un experimento realizado por el equipo de científicos que llevó a cabo la investigación, se construyó un prototipo de MNN con una rejilla triangular creada con muelles electromecánicos. Este sistema fue capaz de regular la rigidez de sus muelles y, de ese modo, ajustarse a la presión procedente de distintas direcciones.
Esta tecnología tiene aplicaciones prácticas. Muy pocos materiales tienen capacidad de aprender diferentes comportamientos en respuesta a condiciones externas. Los MNN podrían utilizarse, por ejemplo, en las alas de los aviones, que ‘aprenderían’ a modificar la forma en respuesta a varias situaciones. Esto ayudaría a que la aeronave fuera más maniobrable a medida que acumula ‘experiencia’ de vuelo.