La robótica de Intel Labs nos abre una ventana al futuro. La compañía de origen norteamericano, en colaboración con el Instituto Italiano de Tecnología y la Universidad Técnica de Múnich, ha desarrollado un nuevo enfoque destinado al aprendizaje de objetos basado en redes neuronales. Se dirige específicamente a aplicaciones futuras como asistentes robóticos que interactúan en entornos sin restricciones, incluso en áreas como la logística, la atención médica o el cuidado de ancianos. Una investigación que supone un paso crucial para mejorar las capacidades de los futuros robots de asistencia o de fabricación gracias al uso de la computación neuromórfica a través de nuevos métodos interactivos de aprendizaje de objetos en línea para permitir que los robots ‘memoricen’ dicha acción tras el despliegue.

Aprendizaje interactivo continuo

Usando estos nuevos modelos, Intel y sus colaboradores demostraron con éxito el aprendizaje interactivo continuo a través del procesador de investigación neuromórfico bautizado como Loihi. El microchip utiliza, según sus impulsores, hasta 175 veces menos energía para aprender una nueva instancia del objeto con una velocidad y precisión similar o mejor en comparación con los métodos convencionales que se ejecutan en una unidad de procesamiento central (CPU). Para lograr esto, los investigadores implementaron una arquitectura de red neuronal de picos en Loihi que localizó el aprendizaje en una sola capa de sinapsis plásticas y representó diferentes vistas de objetos al reclutar nuevas neuronas. Esto permitió que el proceso de aprendizaje se desarrollara de forma autónoma mientras interactuaba con el usuario.