Aprender de la naturaleza
En la “computación orgánica”, los investigadores se inspiran, por ejemplo, en colonias de insectos.
Los conductores alemanes pasa 39 horas por año en promedio en congestiones de tráfico. La culpa la tienen también semáforos que funcionan de acuerdo con un programa preestablecido, independientemente del flujo de tráfico. ¿No sería más sensato desarrollar sistemas inteligentes que se adecúen flexiblemente e incluso puedan aprender? Eso pensaron los investigadores de la iniciativa de investigación interdisciplinaria “Computación orgánica”. Uno de ellos es Christian Müller-Schloer, profesor en la Universidad Leibniz de Hannover, que dice: “Intentamos transferir a la técnica los mecanismos de sistemas complejos que observamos en la naturaleza”. Uno de los modelos es, por ejemplo, el diseño de caminos de las hormigas. “Cuando las hormigas descubren casualmente una fuente de alimento y en poco tiempo hallan el camino más corto hasta el hormiguero, cabe preguntarse: ¿cómo lo logran, a pesar de las limitaciones de su percepción sensorial?”
Los sistemas se autoadaptan
La computación orgánica se dedica a estudiar esas cuestiones. Los investigadores imitan para ello sistemas naturales que se organizan, optimizan y reparan a sí mismos. Esas “cualidades self x” son transferidas por los investigadores de sistemas naturales a sistemas técnicos. En Darmstadt, por ejemplo, se planea instalar a mediados de 2016 semáforos que reaccionen inteligentemente al tráfico.
La computación orgánica, sin embargo, va más allá del control del tráfico. En el Instituto de Tecnología de Karlsruhe, informáticos, electrotécnicos y neurofisiólogos desarrollan conjuntamente un robot de producción autodeterminado. En lugar de funcionar siguiendo un programa de trabajo fijo, la máquina deberá estar en condiciones de analizar la situación y decidir qué hay que hacer. Recurriendo a una interconexión espontánea en red, robots autónomos podrían también conformar federaciones para llevar a cabo determinadas tareas. En caso de que partes del sistema dejen de funcionar o se vean sobrecargados, los enjambres de robots podrían darse cuenta y redistribuir las tareas.
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