Videojugadores 'entrenarán' inteligencia artificial en un nuevo estudio para controlar un enjambre de robots

Los investigadores de la Universidad de Búfalo (estado de Nueva York) desarrollan algoritmos de aprendizaje automático, capaces de controlar un enjambre de robots, y lo hacen por medio de la observación de las acciones de jugadores de videojuegos y detección de la actividad de sus ondas cerebrales, informa Digital Trends.

La Universidad de Búfalo recibió el apoyo financiero de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de EE.UU. para realizar este estudio especial. Para la investigación los especialistas crearon un videojuego de estrategia en tiempo real parecido a juegos existentes como StarCraft o Stellaris donde un jugador tiene que controlar una cantidad grande de unidades para eliminar enemigos o completar objetivos de su misión.

En el marco de este estudio los jugadores deben dar su consentimiento al uso de tecnologías de electroencefalografía que permitirán a los investigadores registrar la actividad cerebral de los participantes. Asimismo, los especialistas registrarán el movimiento de ojos con cámaras especiales.

De momento, el proyecto está en etapa de recopilación de datos. Cada uno de los 25 participantes deberá jugar 6 o 7 videojuegos con diferentes niveles de dificultad. Cada juego dura de cinco a diez minutos que son suficientes para evaluar la estrategia de toma de decisiones empleada por personas, según los investigadores.

La información obtenida sobre la toma de decisiones complejas por humanos se utilizará para desarrollar nuevos algoritmos que pueden ayudar a entrenar a un gran número de futuros robots. Los especialistas esperan que estos datos puedan mejorar la coordinación entre grandes equipos de robots aéreos y terrestres autónomos.

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Souma Chowdhury, profesor adjunto de Ingeniería Mecánica y Aerospacial en la Universidad de Búfalo, subraya que para este estudio el equipo intenta reclutar jugadores "con experiencia sólida en videojuegos". Por su parte, Chowdhury estudia la inteligencia de enjambre, una rama de la inteligencia artificial (IA) que se basa en el estudio del comportamiento colectivo de los sistemas descentralizados.

"En este caso, queremos ver cómo los humanos juegan este videojuego y luego usaremos estos datos para acelerar significativamente la IA en el aprendizaje del comportamiento. Anteriormente sería necesario hacer 10.000 simulaciones para el aprendizaje. Ahora solo necesitamos realizar quizás 1.000 simulaciones y añadir datos obtenidos de humanos", subrayó Chowdhury.

Según el profesor, los investigadores no quieren que el sistema de IA solo imite el comportamiento humano. "Queremos que forme una comprensión más profunda de lo que motiva las acciones humanas. Eso es lo que dará lugar a una IA más avanzada", destacó el especialista.

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