AI-CPG y Redes Neuronales Mejoran la Movilidad Robótica
Investigadores de la Universidad de Tohoku y la École Polytechnique Fédérale de Lausanne han desarrollado una tecnología avanzada llamada Generadores de Patrones Centrales Adaptativos Imitados (AI-CPG) que imita el movimiento humano utilizando redes neuronales de reflejo.
Los AI-CPG se inspiran en los generadores de patrones centrales (CPG) biológicos, que son circuitos neuronales que generan patrones rítmicos de actividad muscular en animales.
La tecnología AI-CPG permite a los robots generar movimientos rítmicos como caminar y correr, ajustando su velocidad y estabilidad según el terreno. Este sistema combina señales sinusoidales con redes neuronales de reflejo para adaptarse dinámicamente a diferentes condiciones ambientales. Esto resulta en transiciones suaves entre caminar y correr, y una mayor adaptabilidad en diversas superficies.
El AI-CPG utiliza un algoritmo de aprendizaje profundo que permite a los robots aprender y mejorar sus patrones de movimiento mediante la retroalimentación constante de su entorno. Esto significa que los robots pueden ajustar su comportamiento en tiempo real, mejorando su capacidad para navegar en entornos complejos y variados.
La colaboración internacional entre estas instituciones ha sido clave para el desarrollo de esta tecnología, que promete revolucionar la robótica en áreas como la manufactura, la asistencia sanitaria y la movilidad personal.
En resumen, el AI-CPG y las redes neuronales de reflejo representan un gran avance en la robótica, permitiendo movimientos más naturales y eficientes, y abriendo nuevas posibilidades para la aplicación de robots en diferentes industrias.
Este desarrollo demuestra el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la interacción de los robots con el mundo real, haciendo que sus movimientos sean más humanos y adaptables.
