Foto: Sergio F Cara (NotiPress/Composición)
Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) desarrollaron un enfoque para combinar cualquier tipo de sistema autónomo. Esto con la finalidad de identificar rápidamente una variedad de fallas potenciales en sistemas como equipos de drones o hasta en redes eléctricas. La resiliencia robótica fue el enfoque seleccionado por los especialistas.
De acuerdo con los expertos del MIT, este modelo no solo tiene la capacidad de encontrar soluciones a diversos tipos de fallas, sino también sugerir reparaciones para evitar averías en el sistema. El equipo de trabajo se centró en la solución de sistemas robóticos a través de un algoritmo con aprendizaje automático basado en otras búsquedas.
Chuchu Fan, profesor asistente de aeronáutica y astronáutica, sostuvo que el aprendizaje robótico será la clave para resolver todo tipo de problemas. Asimismo, Charles Dawson, estudiante de posgrado y participante del experimento, aseguró que estos sistemas complejos pueden sufrir todo tipo de problemas. Gracias al nuevo modelo desarrollado por el MIT, se puede conducir a los expertos a encontrar soluciones precisas para cada caso.
"Es realmente importante conocer sus límites y en qué casos es probable no tener éxito alguno", aseguró Dawson.
Inspirados en la crisis energética
Ambos participantes en el desarrollo del modelo centrado en sistemas robóticos fue impulsado, principalmente, por la crisis energética en el estado de Texas, Estados Unidos. Para lograrlo, se dieron cuenta de que deben cambiar el enfoque convencional para encontrar una falla potencial en el funcionamiento, algo más resiliente.
En ese sentido, los desarrolladores probaron sistemas autónomos para identificar fallas de las más probables, hasta las más graves. Para ello, comenzaron a crear simulaciones por computadora y todas las variables cuyos problemas podrían afectar al comportamiento del sistema.
Tras ello, los investigadores del MIT lograron optimizar el trabajo de cálculos matemáticos de un algoritmo con el fin de clasificar los problemas de menor a mayor peligro. Este algoritmo es capaz de generar automáticamente cambios aleatorios dentro de un sistema y evalúa la sensibilidad o falla potencial del sistema en respuesta a esos cambios.
Es decir, entre más sensible es un sistema a un determinado cambio, las probabilidades de estar asociado a una posible falla son mayores. Con ello, los expertos del MIT pudieron solucionar una gama más amplia de problemas e identificar soluciones retrocediendo a través de la cadena de cambios a fin de identificar una falla particular.
Hoy en día, los investigadores del MIT están centrados en trabajar en el aprendizaje robótico par encontrar y solucionar fallas mediante un enfoque de resiliencia robótica en cualquier sistema del más básico al más complejo. Por ejemplo, la toma de decisiones en una organización, hasta la colisión de vehículos o la programación de vuelos o tránsito aéreo.
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