Investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT) desarrollaron un enfoque para combinar cualquier tipo de sistema aut\u00f3nomo. Esto con la finalidad de identificar r\u00e1pidamente una variedad de fallas potenciales en sistemas como equipos de drones o hasta en redes el\u00e9ctricas. La resiliencia rob\u00f3tica fue el enfoque seleccionado por los especialistas.<\/p>\n
De acuerdo con los expertos del MIT, este modelo no solo tiene la capacidad de encontrar soluciones a diversos tipos de fallas, sino tambi\u00e9n sugerir reparaciones para evitar aver\u00edas en el sistema. El equipo de trabajo se centr\u00f3 en la soluci\u00f3n de sistemas rob\u00f3ticos a trav\u00e9s de un algoritmo con aprendizaje autom\u00e1tico basado en otras b\u00fasquedas.<\/p>\n
Chuchu Fan, profesor asistente de aeron\u00e1utica y astron\u00e1utica, sostuvo que el aprendizaje rob\u00f3tico ser\u00e1 la clave para resolver todo tipo de problemas. Asimismo, Charles Dawson, estudiante de posgrado y participante del experimento, asegur\u00f3 que estos sistemas complejos pueden sufrir todo tipo de problemas. Gracias al nuevo modelo desarrollado por el MIT, se puede conducir a los expertos a encontrar soluciones precisas para cada caso.<\/p>\n
\u00abEs realmente importante conocer sus l\u00edmites y en qu\u00e9 casos es probable no tener \u00e9xito alguno\u00bb, asegur\u00f3 Dawson.
\nInspirados en la crisis energ\u00e9tica<\/p>\n
Ambos participantes en el desarrollo del modelo centrado en sistemas rob\u00f3ticos fue impulsado, principalmente, por la crisis energ\u00e9tica en el estado de Texas, Estados Unidos. Para lograrlo, se dieron cuenta de que deben cambiar el enfoque convencional para encontrar una falla potencial en el funcionamiento, algo m\u00e1s resiliente.<\/p>\n
En ese sentido, los desarrolladores probaron sistemas aut\u00f3nomos para identificar fallas de las m\u00e1s probables, hasta las m\u00e1s graves. Para ello, comenzaron a crear simulaciones por computadora y todas las variables cuyos problemas podr\u00edan afectar al comportamiento del sistema.<\/p>\n
Tras ello, los investigadores del MIT lograron optimizar el trabajo de c\u00e1lculos matem\u00e1ticos de un algoritmo con el fin de clasificar los problemas de menor a mayor peligro. Este algoritmo es capaz de generar autom\u00e1ticamente cambios aleatorios dentro de un sistema y eval\u00faa la sensibilidad o falla potencial del sistema en respuesta a esos cambios.<\/p>\n
Es decir, entre m\u00e1s sensible es un sistema a un determinado cambio, las probabilidades de estar asociado a una posible falla son mayores. Con ello, los expertos del MIT pudieron solucionar una gama m\u00e1s amplia de problemas e identificar soluciones retrocediendo a trav\u00e9s de la cadena de cambios a fin de identificar una falla particular.<\/p>\n
Hoy en d\u00eda, los investigadores del MIT est\u00e1n centrados en trabajar en el aprendizaje rob\u00f3tico par encontrar y solucionar fallas mediante un enfoque de resiliencia rob\u00f3tica en cualquier sistema del m\u00e1s b\u00e1sico al m\u00e1s complejo. Por ejemplo, la toma de decisiones en una organizaci\u00f3n, hasta la colisi\u00f3n de veh\u00edculos o la programaci\u00f3n de vuelos o tr\u00e1nsito a\u00e9reo.<\/p>\n
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