IntuiCell, una empresa emergente con raíces en la Universidad de Lund, ha presentado públicamente a Luna, un robot cuadrúpedo equipado con el primer sistema nervioso digital funcional. Este avance permite que el robot aprenda desde cero, en tiempo real y en el mundo físico, del mismo modo que lo hacen los humanos y los animales.
Un sistema nervioso digital que reacciona por instinto
A diferencia de los modelos tradicionales de IA que dependen de grandes volúmenes de datos y entrenamientos previos, el enfoque de IntuiCell se basa en una arquitectura inspirada en la neurociencia. En lugar de patrones predefinidos, Luna interactúa con su entorno y adapta su comportamiento sobre la marcha, sin simulaciones ni instrucciones programadas.
[post_relacionado]Según IntuiCell, este sistema permite a cualquier máquina desarrollar capacidades cognitivas en función de su experiencia sensorial, lo que representa una evolución sustancial en el campo de la inteligencia artificial autónoma.
De la teoría cerebral al software funcional
Este proyecto surge tras décadas de investigación neurofisiológica sobre cómo funciona el cerebro. Los fundadores de IntuiCell han trasladado ese conocimiento a un entorno computacional, creando un software que simula el aprendizaje basado en redes neuronales biológicas. Esta transición de teoría a aplicación ha dado lugar a un nuevo paradigma: la robótica basada en inteligencia instintiva.
Luna no utiliza modelos generativos ni algoritmos predictivos. En cambio, su entrenamiento se asemeja al de un animal, ya que recibe estímulos, responde y ajusta su conducta con cada experiencia.
Observa como funciona el software. ¡Permite a cualquier máquina aprender como humanos y animales! Fuente: IntuiCell
Aplicaciones más allá de la robótica doméstica
Aunque Luna es la primera demostración tangible de esta tecnología, IntuiCell planea aplicar su sistema nervioso digital en robots humanoides, plataformas de exploración espacial y entornos extremos como fondos marinos o zonas de desastre. En todos estos casos, la capacidad de aprender y adaptarse sin datos previos ni conectividad puede marcar una diferencia crucial.
Para entrenar a Luna, la empresa ha optado por una figura inusual: un entrenador canino. El objetivo es simular el proceso de aprendizaje animal sin intervención algorítmica, validando así que el robot puede progresar usando únicamente su sistema nervioso digital y su entorno como guía.
Según la compañía, lo visto hasta ahora con Luna es apenas el inicio. Las implicancias para la autonomía de las máquinas, la robótica cognitiva y la comprensión del aprendizaje en sistemas artificiales están aún por explorarse.
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Fuente y foto: IntuiCell