La inteligencia artificial aprende a rastrear olores como los insectos

El olfato completa la lista de 'sentidos' que puede incorporar un 'robot sabueso'

Los robots y otros sistemas automáticos ya incorporan dispositivos avanzados de visión, oído y tacto, pero hasta ahora no podían seguir un rastro olfativo. El problema no es de detección, sino de inteligencia, porque las pistas olfativas del mundo real no forman trayectorias continuas: el viento las fragmenta, las esparce y las desordena. Científicos franceses y norteamericanos acaban de resolver el problema imitando la estrategia de los insectos: la infotaxis, un algoritmo que no busca la máxima concentración de la sustancia, sino la máxima información sobre su fuente.

Los robots rastreadores habían fracasado hasta ahora con una estrategia distinta, aunque también inspirada en la naturaleza: la quimiotaxis típica de las bacterias, que consiste simplemente en medir la concentración de la sustancia olorosa en dos puntos cercanos y dirigirse siempre hacia el que da un nivel más alto.

Si visualizamos la fuente del olor como la cima de una montaña, la quimiotaxis puede describirse como "siempre subiendo". Es un sistema simple y fácil de programar en un robot. Pero no funciona en las situaciones interesantes del mundo real.

"Las bacterias quimiotácticas se guían por gradientes locales de concentración, pero éstos no siempre están disponibles en las escalas macroscópicas, ya que la mezcla con el aire los rompe al azar en parcelas desconectadas", explican hoy en Nature Massimo Vergassola, del Instituto Pasteur en París, y Boris Schraiman, de la Universidad de California en Santa Barbara. "Un rastreador macroscópico debe orientar su movimiento basándose en trazas esporádicas y una información muy parcial".

El algoritmo de rastreo diseñado por Vergassola, o infotaxis, se basa en un balance dinámico entre dos estrategias: la exploración (para buscar la máxima información posible) y la explotación (de la información reunida, véase gráfico). Las primeras tomas de datos no se utilizan para intentar localizar la fuente -ése ha sido el error hasta ahora-, sino para reorganizar la trayectoria de búsqueda de la manera óptima para recabar más información (lo que a veces implica alejarse de la fuente). A medida que el robot va reuniendo información, va silenciando la estrategia de exploración y activando la de explotación.

Vergassola y Shraiman niegan haber plagiado a los insectos -su algoritmo es más bien el resultado de una reflexión sobre cualquier sistema de rastreo real o virtual-, pero el caso es que las trayectorias de su rastreador artificial recuerdan mucho a una polilla buscando pareja (es decir, siguiendo el rastro de ciertas feromonas).

Era sabido que las polillas, como muchos otros insectos, empiezan sus rastreos hormonales con unos comportamientos -el zigzag y un tipo de contorneo llamado casting- que no parecen destinados a aproximarse a la fuente de la feromona, sino a muestrear el entorno. Estos comportamientos, sin embargo, ya se habían intentado programar en los robots, con resultados muy pobres.

Los científicos han visto ahora por qué. El zigzag y el casting no son comportamientos programados, sino dos de los resultados más comunes de la infotaxis: emergen inevitablemente de cualquier estrategia general que intente maximizar la cantidad de información obtenida.

Un zigzag programado no sirve de nada: sólo es útil en circunstancias reales muy concretas, locales y transitorias. Y cuando se dan éstas, el zigzag no es un programa, sino una mera consecuencia de un algoritmo mucho más básico, profundo y general.

La aplicación más obvia para la nueva infotaxis, destacan sus inventores, es el diseño de "robots para rastrear sustancias emitidas por las drogas, fugas químicas, explosivos y minas". Estos sniffers, como se los conoce en el gremio, podrán beneficiarse de inmediato del nuevo algoritmo, puesto que ya disponen de los demás dispositivos necesarios (por ejemplo, mapas de orientación modificables en tiempo real). Más de un perro puede quedarse en el paro.

G.Hermoso

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