Investigadores del departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Málaga han desarrollado un sistema de seguridad ‘inteligente’ para vehículos inspirado en la naturaleza. En concreto, los expertos han empleado redes neuronales de impulso ‘spiking neural networks’, modelos artificiales que actúan de forma muy similar a las biológicas, a la hora de procesar la información.
Estas redes neuronales ‘spiking’, consideradas como la tercera generación de estas estructuras, se activan a través de impulsos y se basan en operaciones matemáticas que simulan el funcionamiento del cerebro. La novedad del estudio es su aplicación en control activo en vehículos. “Este sistema de seguridad mejora la fiabilidad en la conducción de un ser humano, que solo dependen de la vista y de la sensación de velocidad ante una frenada. Por el contrario, estos sistemas de seguridad, al recoger más datos como la velocidad exacta del vehículo, la potencia del motor, la humedad o la temperatura ambiente, van a responder mejor que un ser humano”, ha asegurado a la Fundación Descubre el investigador de la UMA, Javier Pérez.
El objetivo principal de este estudio es resolver problemas de seguridad en automóviles. En este sentido, Pérez ha explicado que “se busca reproducir de forma artificial cómo piensa la mente, para dirigir los movimientos. Por ejemplo de una pierna, o a la hora de conducir”. Para realizar estos experimentos han empleado un pequeño motor y un brazo artificial y los resultados (en fase de simulación) se recogen en el artículo Bio-inspired spiking neural network for nonlinear systems control, publicado en la revista Neural Networks.
No obstante, el ingeniero ha afirmado que gracias a los equipos con los que dispone el Real Instituto de Tecnología o Kungliga Tekniska Högskolan, Universidad sueca con sede en Estocolmo, “han podido probar en un vehículo eléctrico guiado el algoritmo, de forma fácil y rápida. Esta tecnología, considerada como la evolución de los sistemas actuales de seguridad activa, será una realidad en el mercado automovilístico en los próximos años”, ha resaltado Pérez. :
Sistema de seguridad
La integración de este sistema de seguridad ‘inteligente’ en la industria automovilística se está realizando poco a poco y no se verán resultados fiables hasta la siguiente generación que salga al mercado, sobre todo en situaciones de emergencia total como la frenada. “El futuro está por introducir estos modelos, eliminando la aleatoriedad y reforzando la seguridad, ya no solo para los vehículos autónomos, sino también para los conducidos por personas, que se enfrenten ante determinadas situaciones peligrosas como hielo o niebla, que no puedan dominar”, ha detallado el investigador.
El ser humano ante una frenada gestiona el freno. Si en alguna situación la propia red neuronal ‘spiking’ detecta un peligro, procedería a dirigir el automóvil en su lugar. En este sentido, Pérez ha indicado que “existe una conexión con el individuo” porque el sistema de control del vehículo está “siempre pendiente de él, pero si detecta que puede producirse una situación de riesgo es cuando empieza a conducir de forma autónoma”.
Otras aplicaciones
Otra de las aplicaciones consiste en el perfeccionamiento de exoesqueletos robóticos, es decir, armazones artificiales que ayudan a una persona a mover partes de su cuerpo que no puede articular por sí misma. Por ejemplo, el control de un brazo biomecánico, a través de los impulsos que estas redes neuronales artificiales envían desde el cerebro. “En un futuro, este sistema recogerá los impulsos que lee tu propio cuerpo y sería capaz, por ejemplo, de traducir esos estímulos que envían los nervios de nuestro organismo, al giro de un motor que mueva un brazo”, ha explicado Pérez.
En el campo de la ingeniería destacan otras utilidades, como por ejemplo en la industria, regulando la temperatura de los reactores, la velocidad de los motores o la distribución de los materiales o de la maquinaria. Éstas funcionarán a través de pequeños algoritmos que pensarán cada vez de forma más compleja por sí solos. Estos modelos, al iniciar su cometido, se asemejan a una mente en blanco y requieren un entrenamiento. “Pero una vez que aprenden, son capaces de comportarse mejor que los controladores actuales. A veces te sorprende su capacidad de reaccionar ante situaciones que no has llegado a enseñarles”, ha concluido el experto.
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