Las palomitas y la física

Todos hemos visto alguna vez cómo se hacen las palomitas de maíz: cómo saltan, el sonido que hacen, el olor que desprenden. Parece fácil: cualquiera sin muchos conocimientos puede hacerlas; sin embargo, como demuestran Emmanuel Virot y Alexandre Ponomarenko (Escuela Politécnica de la Universidad de Grenoble y Universidad Pierre y Marie Curie), el proceso, que dura solo unos 100 ms, incluye una asombrosa cantidad de física.

Aquí van algunos datos de las diversas fases de este proceso:
La corteza de un grano de maíz se quiebra a una temperatura de unos 180 °C, cuando el vapor de agua interno alcanza una presión crítica. Muchas plantas utilizan procesos similares para proyectar sus semillas de forma explosiva. En un grano de maíz, la fractura permite que se expandan adiabáticamente gránulos de almidón, transformándose en copos esponjosos que, como las piernas de un gimnasta, hacen que el grano de maíz empiece a dar volteretas. Con una energía cinética inicial de unos 20 μJ, un grano de maíz puede alcanzar una altura de un centímetro aproximadamente y rotar hasta 500°.

En cuanto al sonido característico de la explosión del maíz, lo sorprendente es que aparece después de que se haya roto la corteza. Una de las hipótesis de los investigadores es que las fracturas provocan reducciones rápidas de la presión, lo que da lugar a la excitación de modos acústicos dentro del grano.

Como vemos, algo tan cotidiano y tan sorprendente al mismo tiempo.
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Fuente:
http://scitation.aip.org/content/aip/magazine/physicstoday/article/68/4/10.1063/PT.3.2758

Cómo hacer mejores robots (II/II)

(Este artículo es continuación de Cómo hacer mejores robots (I/II). Te recomiendo que lo leas primero).

El proceso de "selección natural" mencionado en la primera parte del artículo ya se ha usado para crear un sencillo robot que es capaz de permanecer dentro de un círculo. Y se puede imaginar que tal proceso podría funcionar para máquinas multiusos muy complejas. Al principio, estos cerebros artificiales serían como niños; y tal vez habría que esperar 10 o 15 años para que pudiéramos tomarlos en serio.

Sin embargo, una agencia gubernamental de Estados Unidos está tratando de obtener resultados útiles ahora, sin tener que esperar tanto tiempo. Se trata de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa (DARPA por sus siglas en inglés). La agencia está organizando un concurso de robótica. Se creó como respuesta al desastre de Fukushima y ofrece 2 millones de dólares al equipo con el robot que mejor pueda completar una serie de tareas básicas de búsqueda y rescate.

Los 25 participantes humanoides tendrán que llegar a una zona de desastre, atravesar terrenos difíciles, mover escombros, hacer un agujero en una pared, ajustar una válvula, subir escaleras y después completar una tarea sorpresa. Estos robots tendrán una autonomía supervisada: un controlador humano puede asignar tareas e invalidar las decisiones del robot.

Sin embargo, las malas opciones que tomen los robots con inteligencia artificial podrían llegar a ser un problema. Stuart Russell, científico informático de la Universidad de California en Berkeley, expresaba su preocupación de que los robots totalmente independientes podrían tomar malas decisiones (desde un punto de vista humano y moral) a la hora de completar las tareas. El año pasado Russell y Stephen Hawking escribieron un artículo en el que opinaban que la cuestión que plantea la película Transcendence (sobre robots con subjetividad) merece ser evaluada más detenidamente. ¿Puede convertirse una máquina hiperinteligente en una fuerza imparable contra la humanidad?

Según Russell, si le pides a un robot que realice algo tan sencillo como hacer clips o calcular dígitos del número pi, si eso es lo único que se le pide, el robot puede llegar a la conclusión de que la manera más óptima de hacerlo es convertir toda la masa del planeta Tierra en instalaciones computacionales. Obviamente, eso no es lo que querríamos.

No obstante, la imagen de robots inteligentes que pinta el proyecto de DARPA es más atractiva en lo relacionado a la inteligencia artificial. Se trataría de un robot y una persona trabajando como un equipo, cada uno tratando de hacer lo que mejor se les da. Y hay quien afirma que los robots pueden hacerse más hábiles e ingeniosos, pero nunca más inteligentes que los humanos. Algo que nos tranquiliza... de momento.

Humanoide de Bioloid en el Reto de Obstáculos de AAAI 2010. [Foto original de Jiuguang Wang (Own work) [CC BY-SA 3.0 or GFDL], via Wikimedia Commons]

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Fuente:
http://www.aps.org/publications/apsnews/201504/robot.cfm

Cómo hacer mejores robots (I/II)

A día de hoy, la verdadera inteligencia artificial solo prolifera en la ficción. Los que verdaderamente se dedican a investigar en la robótica aún debaten cómo vamos a conseguir robots inteligentes en la vida real... Y qué vamos  hacer con ellos una vez los tengamos. Existen robots que pueden pasar la aspiradora; otros que pueden vencer a los mejores jugadores de ajedrez; e incluso los hay que pueden conducir coches. Estos son ejemplos de lo que se puede denominar "inteligencia de propósito especial": robots que hacen bien una sola tarea complicada, pero poco más.

Actualmente, los ordenadores tienen dificultad para reconocer rostros y aprender lenguajes hablados, habilidades ambas que los niños adquieren rápidamente. Los bebés aprenden explorando su mundo: cuando mueven los brazos y las piernas, empiezan a encontrar unos movimientos más agradables que otros. De este modo, asimilan esa información sensorial a través de un grupo de neuronas y la enlazan mediante sinapsis con otras neuronas que controlan las acciones motoras.

Hay que decir que redes neuronales artificiales que operan de modo similar han existido desde hace décadas, aunque con diversos resultados. Sin embargo, Seyoung Kim (Centro de Investigación T.J. Watson de IBM) ha presentado una nueva pieza de hardware que permitiría hacer las redes neuronales artificiales más pequeñas y más eficientes que las versiones anteriores, las cuales requerían múltiples puertas digitales y circuitos de control para simular las sinapsis.

El componente de IBM en cuestión es un semiconductor con dos electrodos a ambos lados de un óxido metálico. Al hacer pasar una corriente por el aparato, se ajusta su resistencia y con ella la fuerza de las conexiones. Un conjunto de estas "sinapsis artificiales" enlazaría las señales sensoriales con las "neuronas" motoras.

En una simulación, los investigadores de IBM hicieron que las neuronas se activaran al azar, causando movimientos aleatorios de un robot parecido a los que se usan como aspirador. Como hace un bebé al explorar, el robot se mueve lentamente de un lado para otro. Sin embargo, algunos movimientos acercan el robot a un blanco, provocando una respuesta sensorial positiva. Cuando una neurona sensorial y una neurona motora se activan juntas, disminuye la resistencia del componente y adquieren una conexión más fuerte.

Sin embargo, un aparato de este tipo solo puede ampliarse hasta un límite. Y no es solo cuestión de obtener mejores componentes de hardware. La neurociencia todavía no comprende completamente el funcionamiento del cerebro como para tratar de reproducirlo en una máquina. Y por otra parte, algunos se preguntan si la evolución darwiniana podría crear cerebros artificiales capaces de sentir y experimentar subjetividad.

En las simulaciones, miles de grupos de "genes" de cerebro artificial determinan cada uno una red diferente. Cada cerebro se coloca en un robot simulado, donde controla el robot e intenta mantenerlo vivo. Al final del proceso, se transplanta el mejor cerebro (o cerebros) en robots reales. Es una especie de selección natural en un sistema artificial.

Pero, ¿qué se ha conseguido ya con este tipo de robots? ¿Cuál es el siguiente paso? ¿Qué podrían llegar a hacer en un futuro cercano? Todo esto y más en la segunda parte de este artículo.

Ejemplo de evolución de cooperación altruista en un grupo de robots. En la generación inicial, los robots apenas pueden realizar una navegación coordinada. Después de 240 generaciones de "selección darwiniana", la mayoría de los robots buscan los paquetes grandes y cooperan para llevarlos hacia la región donde está la pared blanca. [By Floreano D, Keller L [CC BY 3.0], via Wikimedia Commons]

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Fuente:
http://www.aps.org/publications/apsnews/201504/robot.cfm