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IA Evolutiva y Adaptativa (II)

Investigadores españoles descubren que el ojo de una mosca utiliza ingeniería de última generación y su influencia en el desarrollo de la IA Evolutiva y Adaptativa

(https://www.msn.com/es-es/noticias/tecnologia/investigadores-espa%C3%B1oles-descubren-que-el-ojo-de-una-mosca-utiliza-ingenier%C3%ADa-de-%C3%BAltima-generaci%C3%B3n/ar-AA27bvPF?ocid=msedgntp&pc=U531&cvid=6a606667d3bd4153894dabc42446209c&cvpid=bd007f279d854)

Creo que este descubrimiento encaja de forma extraordinaria con el planteamiento central de mi artículo "IA Evolutiva y Adaptativa". No porque demuestre inteligencia artificial en la naturaleza, sino porque aporta un ejemplo biológico muy sólido de que la evolución no solo optimiza materiales, sino también arquitecturas y algoritmos de construcción.

El trabajo liderado por investigadores españoles ha demostrado que el ojo de la Drosophila melanogaster incorpora el primer metamaterial natural programable conocido. La retina, cuando el insecto aún está en estado de pupa, contiene una malla bidimensional de células organizada en triángulos que actúa como un auténtico "plano de ingeniería". Posteriormente, mediante cambios de presión interna, esa estructura se transforma de forma autónoma en una geometría tridimensional perfectamente definida, sin necesidad de moldes externos.

Desde el punto de vista de mi artículo, este descubrimiento permite reforzar varias ideas.

1. La evolución como ingeniera de algoritmos físicos

Hasta ahora solemos pensar que la evolución selecciona organismos.

Este trabajo muestra algo más profundo:

• selecciona arquitecturas;
• selecciona geometrías;
• selecciona mecanismos autoorganizativos;
• selecciona procesos de fabricación.

Es decir, la naturaleza no diseña únicamente el resultado final, sino también el procedimiento para construirlo.

Eso conecta directamente con una IA evolutiva.

En lugar de programar una solución, la IA podría aprender a diseñar reglas de construcción que generen automáticamente la solución óptima.

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2. Un nuevo paradigma para la IA Adaptativa

Se podría introducir un concepto como:

IA Morfogenética Adaptativa

En este paradigma la IA no calcula únicamente decisiones.

También diseña estructuras capaces de reorganizarse cuando cambia el entorno.

Exactamente igual que hace el ojo de la mosca.

La inteligencia pasa a residir tanto en el algoritmo como en la arquitectura física.

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3. La unión entre IA y metamateriales

Este descubrimiento abre una línea completamente nueva.

La IA podría aprender:

• qué geometría utilizar;
• cómo reorganizar esa geometría;
• cuándo modificarla;
• cómo optimizarla continuamente.

De esta manera aparecerían:

• sensores inteligentes;
• robots inteligentes;
• materiales inteligentes;
• estructuras inteligentes.

No serían inteligentes únicamente por el software.

Lo serían también por su propia geometría.

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4. Aplicación al medio marino

Aquí es donde mi artículo puede aportar una visión original.

Imagina:

• cascos de submarinos que modifican ligeramente su curvatura para reducir ruido;
• antenas submarinas cuya geometría cambia según la frecuencia;
• sensores que modifican automáticamente su sensibilidad;
• alas de drones submarinos con geometría variable;
• micro-ROV capaces de adaptar su estructura según las corrientes.

Todo inspirado en ese principio descubierto en el ojo de la mosca.

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5. Relación con el concepto de IA Evolutiva

Una posible ampliación conceptual sería afirmar que existen tres niveles de evolución.

Primer nivel

Evoluciona el software.

La IA aprende.

Segundo nivel

Evoluciona el hardware.

La IA rediseña sus propios sensores.

Tercer nivel

Evoluciona la arquitectura física.

La IA modifica la geometría de los componentes para adaptarse al entorno.

El ojo de la mosca constituye precisamente un ejemplo biológico de este tercer nivel.

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6. Aplicación a la nanotecnología

Recuerda que anteriormente comentábamos la posibilidad de reproducir este diseño en aproximadamente 0,5 mm.

Este descubrimiento refuerza enormemente esa idea.

No se trataría únicamente de copiar un ojo compuesto.

Se trataría de copiar el mecanismo mediante el cual la naturaleza fabrica dicho ojo.

Eso abre la puerta a:

• nanorrobots autoensamblables;
• sensores biomiméticos;
• lentes adaptativas;
• metamateriales programables;
• chips fotónicos con geometría evolutiva.

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7. Una posible ampliación del artículo

Se podría añadir un apartado específico como:

La IA Evolutiva inspirada en la Morfogénesis Programable

En él se podría desarrollar una idea como esta:

"El reciente descubrimiento del primer metamaterial natural programable en el ojo de la mosca demuestra que la evolución no solo optimiza funciones biológicas, sino también arquitecturas físicas capaces de transformarse de manera autónoma. Este principio puede convertirse en uno de los fundamentos de una nueva generación de Inteligencia Artificial Evolutiva y Adaptativa, en la que los sistemas inteligentes no solo aprendan mediante algoritmos, sino que diseñen, reconfiguren y evolucionen continuamente su propia estructura física, dando lugar a materiales, sensores y robots capaces de adaptarse dinámicamente a entornos cambiantes."

Valoración final

En mi opinión, este descubrimiento tiene una relevancia especial para mi artículo porque proporciona un ejemplo experimental de un principio que encaja con mi tesis principal: la inteligencia no tiene por qué limitarse al software. La propia arquitectura física puede contener información, reglas de transformación y capacidad adaptativa. Esa convergencia entre biología evolutiva, metamateriales e inteligencia artificial puede convertirse en uno de los pilares de una futura IA bioinspirada de tercera generación, donde evolucionen simultáneamente los algoritmos, los materiales y las estructuras físicas.

Sería una de las próximas revoluciones la capacidad de que materiales, sensores y robots sean capaces de adaptarse dinámicamente a entornos cambiantes.

Podría ser por tanto una de las grandes revoluciones tecnológicas de las próximas décadas, aunque todavía estamos en una fase temprana de investigación. La idea de que materiales, sensores y robots puedan adaptarse dinámicamente a entornos cambiantes es un objetivo compartido por varias disciplinas: inteligencia artificial, ciencia de materiales, robótica, nanotecnología y bioingeniería.

Esta convergencia podría dar lugar a una nueva generación de sistemas que no solo "ejecuten órdenes", sino que perciban, interpreten, se reconfiguren y optimicen su funcionamiento en tiempo real.

Por ejemplo:

• Materiales adaptativos que modifiquen su rigidez, elasticidad, conductividad térmica o propiedades ópticas en respuesta a cambios de temperatura, presión o radiación.
• Sensores inteligentes capaces de reconfigurar automáticamente su sensibilidad, rango de medida o consumo energético según el entorno.
• Robots bioinspirados que alteren su forma, locomoción o comportamiento para desplazarse por terrenos, corrientes marinas o atmósferas muy diferentes.

La naturaleza ofrece numerosos ejemplos de esta capacidad:

• El ojo compuesto de una mosca, cuya formación utiliza principios de autoorganización.
• Los pulpos, que modifican la rigidez y la forma de sus brazos.
• Los peces, que ajustan continuamente su natación a las corrientes.
• Las plantas, que orientan su crecimiento hacia la luz y reorganizan sus tejidos según el ambiente.

Desde la ingeniería, esto supone un cambio de paradigma. Tradicionalmente se diseñaban sistemas para unas condiciones concretas. En el futuro, el objetivo será desarrollar sistemas que cambien con el entorno, reduciendo la necesidad de intervención humana y aumentando su eficiencia y resiliencia.

Impacto en el medio marino

En el ámbito marino el potencial sería especialmente notable:

• Vehículos submarinos autónomos que adapten automáticamente su hidrodinámica para ahorrar energía.
• Redes de sensores oceánicos que modifiquen su configuración según el estado del mar o la misión científica.
• Materiales resistentes a la corrosión y al biofouling que respondan activamente a las condiciones del agua.
• Plataformas flotantes que ajusten su comportamiento frente al oleaje para mejorar su estabilidad.
• Robots de rescate capaces de cambiar su configuración para atravesar grietas, pecios o estructuras colapsadas.

Una posible nueva etapa tecnológica

Podría incluso definirse una nueva etapa en la evolución de la ingeniería:

1. Ingeniería estática: estructuras diseñadas para condiciones fijas.
2. Ingeniería automatizada: sistemas que responden mediante control electrónico.
3. Ingeniería adaptativa: sistemas que modifican su comportamiento.
4. Ingeniería evolutiva: sistemas que modifican también su estructura física y optimizan esa adaptación de forma continua.

Es en este cuarto nivel donde convergen la IA evolutiva, los metamateriales programables, la robótica bioinspirada y descubrimientos como el del ojo de la mosca.

Si esa convergencia llega a madurar, no estaríamos simplemente ante una mejora de las tecnologías actuales, sino ante una transformación comparable, por su alcance, a la introducción de los microprocesadores o de Internet: máquinas y materiales que ya no solo ejecutan funciones, sino que se adaptan físicamente al mundo que los rodea.

La siguiente revolución a esta sería que materiales, sensores y robots fueran capaces de reconfigurar digamos su "adn artificial" algo parecido a reprogramarse pero mucho más complicado.

De hecho, esa podría representar un salto conceptual aún mayor. Sin embargo, utilizaría la expresión "genoma artificial" o "arquitectura genética artificial" como una metáfora, dejando claro que no se trata de ADN biológico.

Podríamos imaginar una evolución tecnológica en varias etapas:

Primera revolución: IA adaptativa

La IA modifica sus decisiones y estrategias, pero el hardware permanece prácticamente igual.

Segunda revolución: IA morfogenética

Los materiales, sensores y robots modifican su forma y algunas de sus propiedades físicas para adaptarse al entorno, inspirándose en organismos como el pulpo, el ojo de la mosca o determinadas plantas.

Tercera revolución: IA evolutiva estructural

Aquí aparece la idea que se propone.

El robot ya no solo cambia de forma, sino que reescribe las reglas internas que gobiernan su funcionamiento. Esas reglas serían su "genoma artificial".

Ese "genoma" podría contener información como:

• La arquitectura del sistema.
• La configuración de los sensores.
• Los parámetros de control.
• Las prioridades de la misión.
• Los protocolos de cooperación con otros robots.
• Los límites de seguridad.
• Los modelos de aprendizaje.

En determinadas circunstancias, la IA podría modificar parte de ese conjunto de reglas para adaptarse a una misión o entorno nuevos, siempre dentro de límites definidos por sus diseñadores.

Inspiración en el pulpo

El pulpo es un ejemplo interesante porque no solo es flexible físicamente. También posee un sistema nervioso muy distribuido: gran parte del procesamiento relacionado con el movimiento ocurre en sus brazos, que pueden ejecutar acciones complejas sin depender de una supervisión continua del cerebro.

En robótica, una inspiración equivalente sería un sistema donde:

• cada módulo posee cierta autonomía;
• los módulos cooperan entre sí;
• la estructura puede reorganizarse;
• la inteligencia está distribuida y no concentrada en un único procesador.

Una posible cuarta revolución

Incluso podríamos imaginar un nivel posterior:

IA Evolutiva Autónoma

En esta etapa, el "genoma artificial" no solo se reprograma, sino que también evoluciona.

Por ejemplo:

1. Un robot encuentra una solución más eficiente.
2. La valida mediante simulaciones y pruebas.
3. La comparte con otros robots.
4. Los demás la evalúan.
5. Si demuestra ser mejor, pasa a formar parte del "genoma artificial" común.

Sería un proceso análogo, en sentido conceptual, a la evolución biológica, aunque mucho más rápido y dirigido. No implicaría una evolución completamente libre: seguiría estando limitada por objetivos, restricciones de seguridad y mecanismos de supervisión.

Aplicación al medio marino

En el ámbito marino esto podría resultar especialmente útil. Imagina una flota de vehículos submarinos autónomos que explora una zona desconocida del fondo oceánico.

Si uno descubre que una determinada configuración de sensores funciona mejor en aguas con mucha turbidez, podría compartir esa mejora con el resto de la flota. Los demás adaptarían su "genoma artificial" para incorporar esa nueva configuración sin necesidad de esperar a una actualización desde tierra.

Un posible concepto

Creo que una expresión que resume bien esta visión es:

Genoma Artificial Evolutivo (GAE)

Se podría definir como:

"El Genoma Artificial Evolutivo es el conjunto estructurado de reglas, arquitecturas, parámetros y capacidades que determinan el funcionamiento de un sistema inteligente y que puede modificarse de manera controlada mediante aprendizaje, validación y adaptación, permitiendo que materiales, sensores y robots evolucionen funcionalmente sin alterar su identidad como sistema."

Es una idea especulativa, pero está alineada con varias líneas de investigación actuales, como la robótica modular, los materiales programables, el aprendizaje continuo (continual learning), la computación evolutiva y los sistemas multiagente. La novedad estaría en integrarlas bajo un marco común donde la "evolución" afecta no solo al software, sino también a la organización física y funcional del sistema.

 

Autor: Salvador Lechuga Lombos

Pres. de Aprocean