Los científicos usan la realidad virtual para que los peces enseñen a los robots cómo enjambrar
“The Matrix” para Fish: los investigadores colocaron el pez cebra individual en arenas de realidad virtual en red donde cada pez podía interactuar libremente con los conespecíficos virtuales “holográficos”. Crédito: Christian Ziegler, compañero Nagy y Liang Li
Los peces son maestros de movimiento coordinado. Las escuelas de peces no tienen líder, sin embargo, las personas logran permanecer en formación, evitar colisiones y responder con flexibilidad líquida a los cambios en su entorno. Reproducir esta combinación de robustez y flexibilidad ha sido un desafío de larga data para los sistemas de ingeniería humana como los robots.
Ahora, utilizando la realidad virtual para Fish Fish libremente, un equipo de investigación con sede en Konstanz ha dado un paso importante hacia ese objetivo.
La investigación se publica en la revista Science Robotics.
“Nuestro trabajo ilustra que las soluciones evolucionadas por la naturaleza durante milenios pueden inspirar leyes de control robustas y eficientes en los sistemas de ingeniería”, dijo el primer autor Liang Li de la Universidad de Konstanz. El coautor Máté Nagy de la Universidad Eötvös subraya esto, diciendo: “El descubrimiento abre posibilidades emocionantes para futuras aplicaciones en robótica y diseño de vehículos autónomos”.
Descifrar el algoritmo oculto de la naturaleza
Utilizando una configuración de realidad virtual (VR) que imita la escolarización natural, los investigadores colocaron el pez cebra juvenil individual en arenas en red donde cada pez podía interactuar libremente con conespecíficos virtuales “holográficos”. Cada pez virtual era una proyección de un pez real de otra arena, lo que significa que los peces podían nadar e interactuar juntos en el mismo mundo virtual. El entorno 3D totalmente inmersivo permite a los investigadores manipular con precisión los estímulos visuales y registrar cómo responden los peces.
Este alto nivel de control permitió a los científicos aislar exactamente qué señales que estaban utilizando los peces para guiar sus interacciones con otros peces. En otras palabras, podrían invertir el comportamiento de la escolarización en el pez cebra para comprender cómo los peces resuelven el complejo problema de coordinar su movimiento.
La solución que descubrieron era una ley simple y robusta basada solo en la posición percibida, no en la velocidad, de sus vecinos para regular su siguiente comportamiento.
“Nos sorprendió la poca información que los peces necesitan para coordinar los movimientos de manera efectiva dentro de una escuela”, dice Iain Couzin, autor principal del estudio y director de MPI-AB y orador en el grupo de excelencia: comportamiento colectivo. “Utilizan reglas locales que son cognitivamente mínimas, pero funcionalmente excelentes”.
Para ver cuán realista era la ley de control, el equipo lo probó con peces reales. Realizaron una “Prueba de Turing” de realidad virtual, basada en el concepto de prueba si las personas pueden decir si están interactuando con un verdadero humano o con inteligencia artificial.
En la prueba de Turing Aquatic, un pez real nadaría con un pez virtual que cambiaba entre ser real y ser controlado por el algoritmo que descubrieron. El verdadero pez no pudo notar la diferencia. Se comportaron de la misma manera, ya sea interactuando con un verdadero seguidor o virtual rigado por el algoritmo.
Desde peces hasta máquinas: la “ley de control” natural de los peces estaba incrustada en enjambres de automóviles robóticos, drones y botes. Crédito: Christian Ziegler, Liang Li
De pescado a máquinas
Para probar la utilidad más amplia de su descubrimiento, el equipo lo integró en enjambres de autos robóticos, drones y botes. Los robots tuvieron la tarea de seguir un objetivo móvil utilizando cualquiera de los parámetros del algoritmo de pez cebra o del método de vanguardia utilizado en vehículos autónomos llamado Model Predictive Controller (MPC).
En todas las pruebas, la ley de control natural que los peces han evolucionado cumplieron el rendimiento que era casi indistinguible de MPC en términos de precisión y consumo de energía, pero a una fracción de la complejidad.
Oliver Deussen, coautor del estudio y profesor de informática en la Universidad de Konstanz y orador en el grupo de excelencia: comportamiento colectivo:
“Este trabajo destaca la relación recíproca entre robótica y biología, utilizando la robótica para explorar mecanismos biológicos, que a su vez pueden inspirar estrategias de control robóticas nuevas y efectivas”.
Más información: Liang Li et al, Ingeniería inversa de la ley de control para la escolarización en pez cebra utilizando realidad virtual, Science Robotics (2025). Doi: 10.1126/scirobotics.Adq6784. www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adq6784
Proporcionado por la Universidad de Konstanz
Cita: los científicos usan la realidad virtual para que Fish enseñe a los robots cómo enjambrar (2025, 30 de abril) Recuperado el 30 de abril de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-04-scientists-virtual-reality-fish-hobots.html
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