Por: Ítalo VergaraMarvin Chancan León, graduado de la UNI y postulante a Doctor en Ingeniería Eléctrica y Robótica, se encuentra trabajando en el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial (IA) que permitirán a dispositivos robóticos móviles navegar de forma autónoma sin necesidad de intervención humana. Para ello, el estudiante de la Queensland University of Technology se inspiró en las redes neuronales biológicas de moscas y ratones, y en los últimos avances científicos en el campo de las neurociencias.
Actualmente, el método más usado para el desarrollo de la IA es el Deep Learning, que es la creación de redes neuronales artificiales a partir de redes neuronales biológicas (o inspiradas en ellas). El problema con esta técnica, según explica Chancan a la
Agencia Andina desde
Australia, es que solo permite un desarrollo neuronal artificial 'a grandes rasgos', no al detalle.
"Al momento que los investigadores construyen una arquitectura, lo que hacen es crear una red neuronal de varias capas que no tiene una forma estructural de cómo diseñar estas redes; es decir, no hay una receta para hacerlas", señala. "El detalle de mi tesis es construir una red neuronal, pero inspirada en los últimos avances en el campo de las neurociencias".
Por ejemplo, Chancan afirma que hay insectos estudiados previamente de los cuales se pueden conocer las estructuras y redes neuronales. Es decir, su circuito neuronal. "Se sabe qué es lo que hace este circuito del insecto. Yo estudié el circuito neuronal de la mosca de fruta: su número de neuronas, cómo funcionan, cómo entra la señal de percepción del olor, cómo pasa al cerebro y cómo éste lo interpreta".
¿Cuál es el proceso de aplicación?
Chancan comenta que leyó varias investigaciones previas del campo de las neurociencias. Así pudo entender cómo funciona el sistema por el cual la mosca o el ratón perciben lo que hay a su alrededor y actúan. Una vez que se conoce esto, se abstrae y plasma lo que hacen los circuitos neuronales (por ejemplo cuando la mosca huele algún alimento) en un programa de computadora.
Es decir, la idea de la arquitectura y estructura de la red neuronal del animal (red neuronal biológica), se lleva a un programa (red neuronal artificial) donde se puede replicar la estructura de la red que está en el papel (o investigación previa). En este programa se escribe, diseña y dibuja el mismo circuito o estructura neuronal biológica.
"Para eso se usan frameworks, que son herramientas de programación. Así se desarrollan los modelos de IA. En este caso, unos de los frameworks más conocidos es TensorFlow de Google", sostiene Chancan.
Luego de diseñar el circuito neuronal artificial se lo programa con herramientas de frameworks. Tras ello, el programador obtendrá los códigos que
serán descargados en la memoria de un robot, para que el mismo pueda navegar sin necesidad de la intermediación de un humano. Para ello, el robot tendrá una cámara con la cual capturará las imágenes para generar movimiento.
En este caso, Chancan se encuentra trabajando con robots móviles: vehículos pequeños de cuatro ruedas. El proyecto inició en abril de 2018, cuando el investigador llegó a la universidad australiana gracias a la beca Presidente de la República, a la cual postuló en 2017. Desde entonces ha colaborado también con profesores y alumnos de la Universidad de Boston y el MIT.
"Para mi ha sido muy importante poder salir de Perú para estudiar en Australia porque los profesores están muy bien capacitados; tienen un doctorado, están en constante actualización, publican en revistas científicas internacionales, tienen contactos. Eso me permite aprender de ellos cómo hacer investigación y cómo publicar trabajos de investigación", concluye.
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Publicado: 21/2/2022