La conducción autónoma se ha vuelto una meta a conseguir en los últimos años. Empresas como Waymo o Tesla, aún teniendo la sartén por el mango, están lejos de conseguir que un vehículo pueda conducirse de forma totalmente segura solo. Pero, ¿qué ocurriría con una bicicleta autónoma?

Un equipo de investigadores en China ha realizado una serie de pruebas grabadas en vídeo. En él podemos encontrarnos a una bicicleta que efectivamente se conduce sola y que incluso es capaz de sortear obstáculos y pasar por baches leves. Responde a comandos de voz y es capaz de seguir a una persona.

Pero, ¿cómo es capaz de hacer esto? Estos investigadores han creado el chip Tianjic, que redefine el uso de la IA siendo capaz de ejecutar varios algoritmos de Inteligencia Artificial de forma nativa.

La bicicleta autónoma que encierra un gran avance en el mundo de la IA

En el vídeo podemos ver a la bicicleta autónoma moverse sin ciclista alguno. El chip instalado en la bicicleta es capaz de ejecutar 3 algoritmos de IA a la vez.

Este chip integrado en la bicicleta está modelado a partir del cerebro humano. Los investigadores describieron cómo gracias a este chip una máquina puede responder comandos de voz, reconocer el mundo a su alrededor, mantener el equilibrio y evitar obstáculos.

Necesitamos algo de contexto. La Inteligencia Artificial se ha desarrollado enormemente gracias a las redes neuronales, sistemas matemáticos complejos que pueden aprender tareas mediante el análisis de grandes cantidades de datos. En un escenario práctico, implica que si enseñamos a una red neuronal miles de fotos de un gato, esta red podrá reconocer a un gato.

Esta tecnología podemos encontrarla en multitud de sitios; es la tecnología que permite lanzar comandos de voz a nuestros asistentes virtuales, la que traduce idiomas en tiempo real como en Skype, etcétera. Sin embargo, presenta unas limitaciones importantes.

Una red neuronal no es capaz de aprender sobre la marcha. Antes de lanzar dicha red neuronal, los expertos la entrenan para una tarea en concreto. De hecho, ya de por sí este entrenamiento implica montones de ejemplos que se han de lanzar a la red neuronal para que pueda aprender.

Un ejemplo es la IA de OpenAI que derrotó a jugadores profesionales de Dota 2; fue capaz de hacerlo, pero antes pasó meses jugando contra sí misma gastando en el proceso millones de dólares en potencia informática.

Estos investigadores tienen como objetivo acabar con esa limitación. Construir sistemas que aprendan habilidades tal y como las personas, sobre la marcha. Sin embargo si queremos hacer tal cosa debemos tener nuevos tipos de hardware, compañías, laboratorios académicos para que desarrollen esta idea.

Estos mismos organismos ya están creando chips para la capacitación rápida de sistemas de Inteligencia Artificial. El proyecto más ambicioso es el el chip Tianjic en desarrollo en la Universidad de Tsinghua en China.

Estos chips neuromórficos  incluyen cientos de miles de neuronas falsas, y en lugar de solo procesar 1s y 0s, estas neuronas operan intercambiando pequeñas ráfagas de señales eléctricas. Se disparan como las neuronas biológicas, olo cuando las señales de entrada alcanzan umbrales críticos.

Estos chips no son una recreación del cerebro, pero sí intentan funcionar como tales. Así, los sistemas IA puedan aprender más rápido y ejecutar tareas de forma más rápida y precisa.

Debido a que cada neurona de estos chips se dispara solo cuando se necesita en vez de estar todo el rato respondiendo, estos chips consumen menos energía que los procesadores normales. Están diseñados para procesar información en ráfagas cortas, haciendo creer a los investigadores que podrían conducir a sistemas que aprenden sobre la marcha a partir de cantidades mucho menores de datos.

Volviendo a la bicicleta autónoma, debemos aclarar que esta no está aprendiendo, sino ejecutando software que ha sido entrenado para manejar tareas específicas, reconocer comandos de voz y evitar obstáculos gracias al chip Tianjic. 

La clave de este avance es que la bicicleta está realizando dichas tareas sobre la marcha, algo vital si queremos incluir esta clase de chips en máquinas con batería que no puedan quedarse quietas aprendiendo durante horas o meses. 

Bicicleta autónoma. NPG Press YouTube

Los investigadores creen que eventualmente pueden fusionar el proceso de entrenamiento y la ejecución de la tarea en el momento, para que una bicicleta pueda aprender sobre la marcha necesitando únicamente unos pocos momentos de experiencia.

El gran problema de este fin es que precisa de hardware adecuado que pueda llevar varios años de investigación. No podemos verlo en el vídeo, pero la bici en varios momentos de las pruebas se cae. Los mismos investigadores admitieron en un correo al The New York Times que con el hardware para PC que podemos disfrutar hoy en día los resultados podrían duplicarse.

Según los investigadores, podrán traer mucho más que simples bicicletas autónomas pasado un tiempo. El chip Tianjic es calificado por estos como un paso hacia la ""inteligencia general artificial", máquinas que sean capaces de hacer cualquier cosa que los humanos y nuestros cerebros somos capaces.