El cerebro humano es una de las creaciones más asombrosas, increíblemente complejas y tremendamente poderosas de la naturaleza. Pero, ¿es lo que hace tan eficiente, tan flexible, tan inteligente? Se sabe que no es solo el "diseño" sofisticado, sino también la capacidad de aprender constantemente. El cerebro hace que el cuerpo realice una acción, luego el cuerpo percibe los resultados de esta acción, y finalmente el cerebro interpreta los resultados y cambia su comportamiento en consecuencia, de modo que la siguiente acción puede ser más efectiva. Bajo esta premisa, los proyectos europeos MoCoTi y Myorobotics, se encuentran trabajando en dar a cualquier modelo cerebral simulado su propio “cuerpo” (virtual o incluso real), y explorar cómo controla el movimiento, reacciona al estímulo y aprende en un entorno virtual. Se ha demostrado que estos robots, con mucha más percepción, pueden conseguir sus propias reglas de aprendizaje eficaces y potentes, casi como las criaturas vivientes.

Es así como han llegado a desarrollar un prototipo de androide que aspira a materializarse en formato low cost en el futuro, formado por un hardware musculoesquelético que imita al cuerpo humano y por un software de control neuronal que simula partes del cerebro. “Esto es posible porque su diseño permite una producción en masa relativamente eficiente”, explica a la agencia Sinc Christoph Richter, profesor del departamento de Ingeniería Eléctrica Informática de la Universidad Técnica de Múnich (Alemania) y uno de los investigadores principales de MoCoTi, un proyecto enmarcado en el Human Brain Proyect, un programa marco dentro de las Iniciativas de Investigación Emblemáticas de las Tecnologías Futuras y Emergentes (FET Flagships en inglés) de Horizonte 2020 (el programa marco de financiación de la investigación de la Unión Europea).

El androide está formado por un hardware musculoesquelético que imita al cuerpo humano y por un software de control neuronal que simula partes del cerebro

El equipo está creando un robot completo, con cerebro y cuerpo, con huesos y músculos que funcionan como su contraparte natural. Los músculos y articulaciones del brazo humano y la movilidad del robot los investigadores la han conseguido gracias al sistema Myorobotics, en el que casi una decena de músculos de dispositivos mecatrónicos se coordinan para controlar la articulación esférica. Uno de ellos, relacionado con el bíceps, se une, a su vez, con dos articulaciones, acoplando el hombro al codo.

El siguiente paso fue el diseño de un cerebelo artificial, responsable de llevar de coordinar las órdenes del sistema locomotor. “La estructura neuronal del cerebelo es relativamente simple y uniforme. Replicamos sus neuronas más importantes, su conectividad y, lo que es fundamental, su adaptación y aprendizaje en nuestra simulación en tiempo real”, afirma Richter.

En cuanto al comportamiento, los investigadores seleccionaron la plataforma de computación neuromórfica SpiNNKater, desarrollada en la Universidad de Mánchester (Reino Unido). Comparada con un ordenador de mesa, su rendimiento es muy superior: un único chip puede manejar en tiempo real una red de 10.000 neuronas. Miles de chips pueden interconectarse para simular redes neuronales a escala cerebral.

“La estructura neuronal del cerebelo es relativamente simple y uniforme. Replicamos sus neuronas más importantes, su conectividad y, lo que es fundamental, su adaptación y aprendizaje en nuestra simulación en tiempo real”

Por otra parte, el androide se mueve de manera controlada, “lo que incluye el control del tiempo y de la posición”, asegura su creador. Esto se traduce en una buena elasticidad y la posibilidad de controlarlo, ventajas relevantes en la interacción de los humanos con los robots.

Según los investigadores, pueden incorporarse estructuras cerebrales de orden superior, como las corticales, y visión y audición neuromórficas, utilizando sensores de retina de silicio o cocleares. Androides de este tipo, con simulaciones cada vez más realistas, serán una herramienta muy útil para estudiar el cerebro, señalan los científicos en su artículo publicado en IEEE Robotics & Automation Magazine. En este sentido, los autores resaltan que “los robots pueden ayudar a avanzar a la neurociencia de la misma manera que la neurociencia nos ayuda a crear robots más naturales”.