Proceso de aprendizaje óptico adaptativo inspirado en las abejas

Innovación: Academia

Universidad Tecnológica de Delft

2021

Imagen: Sandy Millar/Unsplash / CC BY SA - Reconocimiento de Creative Commons + ShareAlike

Responder a las señales

Para interactuar con su entorno, un sistema vivo no solo debe sentir una variedad de señales, sino también responder a ellas. Para ser eficientes en energía y materiales, esas respuestas deben ser apropiadas para la señal. Por lo general, esto requiere umbrales de detección para desencadenar un nivel adecuado de respuesta (por ejemplo, esconderse debajo de un arbusto en lugar de huir para evitar a un depredador). Las estrategias de respuesta están vinculadas a una señal específica y, a menudo, tienen un umbral de respuesta, que determina qué tan fuerte debe ser una señal para garantizar el gasto de energía para responder. Un ejemplo es una planta que vive en regiones áridas de Sudáfrica. Sus cápsulas de semillas permanecen cerradas hasta que la lluvia hace que se abran para liberar las semillas. Pero la planta solo responde a una segunda lluvia, protegiéndose así contra la liberación de sus semillas antes de que haya suficiente agua para que crezcan.

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Transducir/Convertir señales

A veces, una señal, como un sonido o una vibración, llega a un sistema vivo y debe convertirse en una forma diferente y utilizable. Esto requiere la conversión de un tipo de forma de energía a otra. Por ejemplo, los organismos con ojos tienen fotorreceptores en la parte posterior de los ojos que convierten la luz en pulsos eléctricos. Estos pulsos viajan al cerebro y le permiten registrar el color, la forma y los detalles.

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Diferenciar señal de ruido

El entorno que rodea a cualquier sistema vivo está lleno de señales, como olores, sonidos, electricidad, magnetismo y más. Demasiadas señales a la vez pueden ser abrumadoras, lo que dificulta la localización y reacción ante una señal en particular. Para abordar esto, los sistemas vivos deben diferenciar entre todas las señales, o "ruido", para que puedan concentrarse en las que realmente necesitan. Durante la temporada de apareamiento, por ejemplo, las ranas macho se juntan en grandes grupos para llamar a las hembras. A pesar de su abrumador ruido colectivo, las hembras son capaces de encontrar a un macho en particular cuya llamada le resulte atractiva. Esto se debe a que los machos usan llamadas desincronizadas, lo que permite el reconocimiento individual.

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Calcular

La computación permite que un organismo tome y procese información para tomar decisiones. Ya sea calculando qué tan rápido se mueve la presa o decidiendo dónde construir un nido, la computación es una parte importante de la vida de un organismo.

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Aprender

Los sistemas vivos obtienen información de su entorno y la utilizan para encontrar pareja y recursos, y para escapar de las amenazas. Algunas reacciones a la información recopilada son comportamientos instintivos o innatos, no basados en experiencias previas. Pero otras reacciones se basan en experiencias previas, lo que significa que, en algún nivel, el sistema vivo está aprendiendo. El aprendizaje puede implicar que un sistema vivo pase información a otro sistema vivo, o que un sistema vivo obtenga información y la use en un ciclo de retroalimentación. Esa información puede incluir conocimiento, experiencia, comportamiento y habilidades. El aprendizaje tiene lugar cuando la información que es nueva para el receptor se utiliza para modificar el comportamiento o las habilidades existentes. La fabricación y el uso de herramientas por parte de algunas especies de aves y mamíferos es un comportamiento aprendido. Si un chimpancé usa un palo para sacar hormigas de un hormiguero y continúa haciéndolo, ha aprendido ese comportamiento. Si otro chimpancé observa esta técnica y la replica, ha aprendido del primer chimpancé.

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El proceso de aprendizaje óptico de la Universidad de Delft aumenta las habilidades de navegación de los robots voladores.

Beneficios

Detección y prevención de colisiones
Aterrizajes más suaves

Aplicaciones

robots voladores
Vigilancia

Objetivos de desarrollo sostenible de la ONU abordados

Objetivo 9: Innovación e infraestructura de la industria

El Desafío

Los robots voladores, como los drones, utilizan el flujo óptico para crear un patrón de objetos en un campo visual, lo que les ayuda a sentir el movimiento y la distancia, de forma similar a los animales. La "divergencia" del flujo óptico captura la rapidez con la que las cosas se hacen más grandes a la vista. Si un insecto como una abeja melífera cayera al suelo, esta divergencia seguiría aumentando y la hierba se volvería cada vez más grande a la vista. Sin embargo, las abejas emplean una estrategia de mantener constante la divergencia disminuyendo la velocidad. Como resultado, pueden realizar aterrizajes suaves y suaves. Sin embargo, los drones no pueden adaptar su altura de reacción durante el aterrizaje y, a menudo, terminan oscilando por encima de la superficie de aterrizaje. Además, el flujo óptico es muy pequeño en la dirección en que se mueve el robot y, a menudo, es difícil distinguirlo del ruido. Esto significa que los obstáculos son más difíciles de detectar, lo que aumenta la probabilidad de colisiones. Si los investigadores pueden superar estas limitaciones, pueden crear pequeños robots voladores que puedan navegar por sus entornos de manera más segura y aterrizar sin problemas.

Detalles de la innovación

Para mejorar el flujo óptico de los robots voladores, los investigadores permitieron que los robots estimaran las distancias de los objetos a través de su apariencia visual, incluida la forma, el color y la textura. Usando el aprendizaje basado en inteligencia artificial (IA), el robot repitió este proceso varias veces y finalmente pudo aprender y recordar las distancias de los objetos a lo largo del tiempo y evitarlos. Esto también permitió aterrizajes más rápidos y suaves.

Modelo biologico

Las abejas utilizan el flujo óptico para percibir las distancias a los objetos y controlar la divergencia para reducir la velocidad al acercarse a un objeto. Esto permite que el insecto haga aterrizajes suaves y suaves.

Ver estrategia relacionada

honeybee flying to purple, white and yellow flower in close up photo during the day

Estrategia biológica

Las antenas aseguran aterrizajes suaves

Las abejas

Las antenas de la abeja melífera permiten aterrizajes suaves al detectar la distancia y el ángulo de aterrizaje, lo que indica al cuerpo que se oriente adecuadamente.

Referencias

Artículos

Mejora del control basado en el flujo óptico mediante el aprendizaje de señales de apariencia visual para robots voladores

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