Para construir mejores máquinas, una robótica busca orientación fuera de su campo.
Foto de Damon Casarez
Año reconocido:
2016
Organización:
Universidad del Sur de California
Región:
Global

Nora Ayanian llama a los robots «personas». No es una rara afectación; le ayuda con su trabajo.

Es una científica computacional que cree que las máquinas deberían trabajar juntas para lograr objetivos. Supongamos que un agricultor quiere que drones realicen de manera autónoma un seguimiento de los cultivos y tomen muestras de suelo. No podrías programar a cada drone con el mismo conjunto de comandos, porque cada uno tendría una tarea diferente y tendría que resolver problemas distintos mientras navega. ¿Sabes quién es bueno resolviendo problemas sobre la marcha, en un grupo que utiliza habilidades de diferentes individuos? Las personas.

Así que Ayanian estudia la coordinación de robots observando a las personas. Una forma de hacerlo es hacer que grupos de humanos jueguen un videojuego sencillo que limita sus sentidos y ahoga la comunicación. Necesitan descubrir cómo hacer «algo significativo» juntos, como ella lo dice, como organizar sus figuras en pantalla en un círculo. Ayanian observa cómo las personas cooperan en esas tareas con la menor cantidad de información posible.

¿Por qué no crear simplemente un robot dictador—una máquina que vea todo el campo y dirija a los otros drones? Bueno, Ayanian responde, ¿qué pasa cuando el robot dictador se queda sin energía? ¿O se estrella? Los equipos distribuidos y diversos, dice ella, siempre son mejores para resolver problemas, una vez que aprenden a trabajar juntos.