Un águila volando puede parecer majestuosa, pero en términos técnicos, hay una física impresionante que sucede "bajo el capó" cuando lo hace. Específicamente, las águilas y otras aves planeadoras aprovechan las corrientes ascendentes de aire cálido, conocidas como térmicas, para ayudarles a navegar más fácilmente por el cielo. Sin embargo, lo que los científicos no saben es cómo estas aves descubren y navegan dichas térmicas. Resulta que la inteligencia artificial puede ayudar, y podría ofrecer asistencia a los drones como una ventaja adicional.
"Este es un gran desafío, ya que es muy difícil realizar experimentos controlados con pájaros planeando", Jerome Wong-Ng y Gautam Reddy, dos investigadores de la Universidad de California en San Diego, escribieron en un correo electrónico a Digital Tendencias. "Nuestro enfoque fue, en cambio, enseñar a un agente de aprendizaje a volar en un entorno realista y ver si esto nos dice algo sobre cómo vuelan los pájaros".
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Esta enseñanza se llevó a cabo mediante un tipo de aprendizaje automático llamado aprendizaje por refuerzo. Este tipo de A.I. crea IA Agentes que aprenden comportamientos basándose en los resultados de experimentos de prueba y error. En este caso, los investigadores equiparon un planeador con un controlador de vuelo capaz de implementar instrucciones basadas en el aprendizaje por refuerzo. Al elevarse a alturas de casi 2300 pies, el planeador pudo descubrir cómo navegar las térmicas atmosféricas de forma autónoma.
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"A nivel técnico, el aprendizaje por refuerzo no se ha aplicado para capacitar a los agentes para que aprendan en el campo", continuaron los investigadores. “En el campo, la cantidad de muestras de entrenamiento que tenemos es realmente baja y tenemos que encontrar formas de utilizar todos los datos de entrenamiento disponibles. También hubo avances técnicos sobre cómo medir el entorno de viento local cerca del planeador utilizando dispositivos a bordo”.
En términos de aplicaciones prácticas, los investigadores creen que su nueva estrategia de navegación podría emplearse para desarrollar vehículos aéreos no tripulados (UAV) capaces de volar durante largos períodos de tiempo sin necesidad de recargar. Además, podría resultar útil para crear un “sistema de recomendaciones” estilo piloto automático para pilotos novatos de planeadores.
"En este trabajo, nos centramos en cómo encontrar y navegar una única térmica", dijeron Wong-Ng y Reddy. “Pero las aves migratorias se deslizan de una térmica a otra, y cómo hacerlo de manera eficiente es una línea de trabajo que planeamos explorar en el futuro. Otra línea de investigación es rastrear aves planeadoras y determinar si su estrategia de navegación es similar a la que hemos encontrado en nuestro estudio”.
Junto con la Universidad de California, San Diego, otras instituciones educativas involucradas en esta investigación incluyeron el Instituto Salk de Estudios Biológicos y el Centro Internacional Abdus Salam de Física Teórica de Trieste, Italia.
Un artículo que describe la investigación fue publicado recientemente en la revista Nature.
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