Robótica Evolutiva

Este acercamiento aplica los conocimientos obtenidos de las Ciencias Naturales (biología y etología) y de la Vida Artificial (redes neuronales, técnicas evolutivas y sistemas dinámicos) sobre robots reales, a fin de que desarrollen sus propias habilidades en interacción íntima con el entorno y sin la intervención humana.

Mediante un diseño fijo, es difícil lograr que un robot se adapte (se auto-organice) a un entorno dinámico que evoluciona –a menudo– mediante cambios caóticos. De allí que la robótica evolutiva puede proporcionar una adecuada solución a este problema, ya que la máquina puede adquirir automáticamente nuevos comportamientos dependiendo de las situaciones dinámicas que se presentan en el entorno en donde está situada.

A través de la utilización de técnicas evolutivas (algoritmos genéticos, programación genética y estrategia evolutiva), se puede decidir evolucionar el sistema de control o algunas características del cuerpo del robot (morfología, sensores, actuadores, etc.) o co-evolucionar ambas.

De igual manera, se puede decidir evolucionar físicamente el hardware (los circuitos electrónicos) o el software (los programas o las reglas de control). No obstante, poco hay hecho sobre hardware evolutivo [Fernández León, 2004] y, normalmente, lo que se hace es evolucionar primero el controlador en una simulación por computadora y, sólo después, se lo transfiere a los robots reales. El controlador del robot consiste típicamente en redes neuronales artificiales, y la evolución consiste en modificar los pesos de las conexiones de dicha red.

En la actualidad, el principal inconveniente del control evolutivo es su lenta velocidad de convergencia y la considerable cantidad de tiempo que tiene que pasar para llevar a cabo el proceso evolutivo sobre un robot real [Pratihar, 2003]. Asimismo, no es apropiado para resolver problemas de creciente complejidad [Fernández León, 2004]