La inteligencia artificial (IA) es una combinación de algoritmos que, al aplicarse a diversos procesos, busca imitar el comportamiento humano; es decir, las máquinas deben tener la capacidad para percatarse de lo que pasa a su alrededor, procesarlo y sacar conclusiones.
         La IA combina varios campos, como el marketing, los negocios y la robótica. Uno de sus objetivos es tratar de crear máquinas que puedan “pensar” por sí solas; de ahí que investigadores de todo el mundo dediquen sus estudios a la creación de algoritmos más eficaces e intuitivos.
         Tal es el caso de un grupo de investigación de la University of Southern California, Estados Unidos, en el que participan dos investigadores mexicanos: el doctor Francisco Valero Cuevas y el estudiante de doctorado Darío Urbina Meléndez.

Para una jirafa, nacer puede ser una peligrosa introducción al mundo, ya que sus depredadores esperan la oportunidad de cazar a los miembros más débiles de la manada. Por eso, han desarrollado formas para que sus crías sean capaces de caminar a los pocos minutos de nacer. Los científicos se inspiraron en esta capacidad de los animales para crear un robot con un algoritmo capaz de aprender a caminar tan sólo con 5 minutos de juego aleatorio y adaptarse a otras tareas sin programación adicional.

Este algoritmo funciona de forma muy similar al aprendizaje natural que ocurre en los bebés, permitiendo al robot entender su entorno a través de un proceso de juego libre conocido como balbuceo motor, de tal manera que, con movimientos aleatorios de su pierna, pudo construir un mapa interno de su extremidad y de las interacciones que tuvo con el medio ambiente.
         A través del descubrimiento de su cuerpo y del entorno, las extremidades del robot utilizan su “experiencia única” para desarrollar el patrón de marcha que les funciona bien. “Si se deja que los robots aprendan de experiencias relevantes, finalmente encontrarán una solución que pondrán en uso y se adaptarán según sea necesario”, explica el estudiante Ali Marjaninejad, miembro del equipo.
         "Nuestro robot utiliza su experiencia para encontrar una solución a un problema que luego se convierte en su hábito personalizado o personalidad; así obtuvimos distintas formas de caminar como “la delicada” y “la floja”, entre otras”, explica Valero Cuevas, director del proyecto.

Son muchas las aplicaciones potenciales para este robot, sobre todo en exoesqueletos o dispositivos de asistencia, por su capacidad de interpretar de forma “natural” sus movimientos y adaptarse a lo que se requiere. También se puede utilizar en la exploración espacial y las misiones de rescate, ya que le es posible adaptarse a varias situaciones: baja o alta gravedad, piedras sueltas en la superficie que recorre o una avalancha de lodo, por ejemplo.