Robótica basada en el comportamiento

La robótica basada en el comportamiento ( BBR , por sus siglas en inglés) o robótica conductual es un enfoque en robótica que se centra en robots capaces de exhibir comportamientos aparentemente complejos a pesar de tener poco estado variable interno para modelar su entorno inmediato, corrigiendo en su mayoría gradualmente sus acciones a través de enlaces sensoriomotores.

La robótica basada en el comportamiento se distingue de la inteligencia artificial tradicional al utilizar sistemas biológicos como modelo. La inteligencia artificial clásica suele emplear una serie de pasos para resolver problemas, siguiendo una trayectoria basada en representaciones internas de eventos, a diferencia del enfoque basado en el comportamiento. En lugar de utilizar cálculos preestablecidos para abordar una situación, la robótica basada en el comportamiento se basa en la adaptabilidad. Este avance ha permitido que la robótica basada en el comportamiento se generalice en la investigación y la recopilación de datos. ^{[ 1 ]}

La mayoría de los sistemas basados ​​en el comportamiento son reactivos , lo que significa que no necesitan programación sobre el aspecto de una silla ni sobre qué tipo de superficie se desplaza el robot. En cambio, toda la información se obtiene de los sensores del robot. Este utiliza dicha información para corregir gradualmente sus acciones según los cambios en el entorno inmediato.

Los robots basados ​​en el comportamiento (BBR, por sus siglas en inglés) suelen mostrar acciones de apariencia más biológica que sus contrapartes computacionalmente intensivas, que son muy deliberadas en sus acciones. Un BBR a menudo comete errores, repite acciones y parece confundido, pero también puede mostrar la cualidad antropomórfica de la tenacidad. Las comparaciones entre los BBR y los insectos son frecuentes debido a estas acciones. A veces se considera a los BBR ejemplos de inteligencia artificial débil , aunque algunos han afirmado que son modelos de toda inteligencia. ^{[ 2 ]}

La mayoría de los robots basados ​​en el comportamiento se programan con un conjunto básico de funciones para comenzar. Se les proporciona un repertorio de comportamientos que dicta qué comportamientos usar y cuándo; la evitación de obstáculos y la carga de la batería pueden proporcionar una base para ayudar a los robots a aprender y tener éxito. En lugar de construir modelos del mundo, los robots basados ​​en el comportamiento simplemente reaccionan a su entorno y a los problemas que este presenta. Recurren al conocimiento interno adquirido a partir de sus experiencias pasadas, combinado con sus comportamientos básicos, para resolver problemas. ^{[ 1 ] [ 3 ]}

La escuela de robots basados ​​en el comportamiento debe mucho al trabajo realizado en la década de 1980 en el Instituto Tecnológico de Massachusetts por Rodney Brooks , quien, junto con estudiantes y colegas, construyó una serie de robots con ruedas y patas utilizando la arquitectura de subsunción . Los artículos de Brooks, a menudo escritos con títulos desenfadados como " Planificar es solo una forma de evitar averiguar qué hacer a continuación ", las cualidades antropomórficas de sus robots y el coste relativamente bajo de desarrollarlos, popularizaron el enfoque basado en el comportamiento.

El trabajo de Brooks se basa, ya sea por casualidad o no, en dos hitos previos del enfoque basado en el comportamiento. En la década de 1950, W. Grey Walter , un científico inglés con experiencia en investigación neurológica , construyó un par de robots basados ​​en tubos de vacío que se exhibieron en el Festival de Gran Bretaña de 1951 y que cuentan con sistemas de control basados ​​en el comportamiento, sencillos pero eficaces.

El segundo hito es el libro de Valentino Braitenberg de 1984, " Vehículos: Experimentos en Psicología Sintética " (MIT Press). En él describe una serie de experimentos mentales que demuestran cómo conexiones sensoriomotoras sencillas pueden dar lugar a comportamientos aparentemente complejos, como el miedo y el amor.

Los trabajos posteriores en BBR provienen de la comunidad de robótica BEAM , que se ha basado en el trabajo de Mark Tilden . Tilden se inspiró en la reducción de la potencia computacional necesaria para los mecanismos de locomoción a partir de los experimentos de Brooks (que utilizaban un microcontrolador para cada pierna), y redujo aún más los requisitos computacionales a los de los chips lógicos , la electrónica basada en transistores y el diseño de circuitos analógicos .

Otra dirección de desarrollo incluye extensiones de la robótica basada en el comportamiento a equipos de múltiples robots. ^{[ 4 ]} El enfoque de este trabajo está en desarrollar mecanismos genéricos simples que den como resultado un comportamiento grupal coordinado, ya sea implícita o explícitamente.

• Jones, Joseph L. (2004). Programación de robots: Una guía práctica para la robótica basada en el comportamiento . McGraw-Hill Education. ISBN 978-0-07-142778-4.
• Arkin, Ronald C. (1998). Robótica basada en el comportamiento . MIT Press. ISBN 9780262011655.

• Sistema de aprendizaje y coordinación del comportamiento de robots Skilligent (producto comercial)
• TAO (Think As One): arquitectura basada en el comportamiento para robots múltiples (e individuales) (producto comercial).
• Comportamiento de los robots BEAM (en la wiki de BEAM)