VIE, 23 / AGO / 2024

Hidrogel aprende a jugar Pong y mejora con el tiempo

Científicos probaron una interfaz con electrodos para vincular al material a lo que ocurría en el juego. En el futuro podría ser utilizado con algoritmos sencillos, de un modo similar al que se emplean los actuales mecanismos de IA.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Reading ha publicado un trabajo en el que explica como una masa de hidrogel ha logrado jugar al Pong y mejorar su desempeño con el tiempo. La investigación, apuntan los científicos, demuestra como aún un material sencillo puede producir comportamientos complejos y adaptados, similares a los que se asociación con seres vivos y las IA.

Un material inteligente

La sustancia se conectó una computadora con el juego a través de una serie de electrodos. De acuerdo a lo que sucedía en la pantalla recibía un estímulo eléctrico. Los investigadores apuntan que el aprendizaje exhibido es una consecuencia del movimiento de partículas cargadas dentro del material como respuesta a la estimulación eléctrica. De esta manera se conforma el equivalente a una memoria o a una red neuronal.

Migración y distribución

Los científicos se inspiraron en un trabajo previo en el que un grupo de células cerebrales en un plato de cultivo aprendieron a jugar Pong al recibir una estimulación eléctrica según su desempeño.

El Dr Hayashi, uno de los responsables de la investigación, explica: “El principio básico tanto en las neuronas como en el hidrogel es que la migración y la distribución pueden trabajar como una función de memoria que se puede relacionar con mecanismos de movimiento y percepción en el mundo del Pong, En las neuronas los iones actúan dentro de las células, en el gel corren por fuera”.

Utilidad

Los investigadores destacan que le hidrogel podría ser empleado para desarrollar un tipo de “inteligencia” diferente a la que emplean las IA conocidas. Los algoritmos utilizados podrían ser muchos más sencillos. En particular se apunta al desarrollo de nuevos materiales inteligentes capaces de aprender y adaptarse a su ambiente.

Estos componentes podrían aparecer como parte de productos en una gran variedad de industrias. Entre los ejemplos mencionados aparecen los sensores medioambientales, componentes para robots y prótesis.

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