Avances en el control de sistemas caóticos mediante algoritmos de aprendizaje automático
Un reciente estudio publicado en la revista *Nature Communications* destaca el potencial de un nuevo algoritmo de aprendizaje automático que promete revolucionar el control de sistemas complejos, particularmente aquellos que exhiben comportamientos caóticos. Estos sistemas, que van desde circuitos electrónicos hasta vehículos autónomos, requieren técnicas avanzadas de control que superen las limitaciones de los controladores lineales tradicionales. A través de la creación de un gemelo digital, una representación virtual de un circuito caótico, los investigadores han logrado predecir y controlar su comportamiento de manera efectiva.
Los controladores lineales, que se basan en reglas simples para dirigir un sistema hacia un valor deseado, son insuficientes para gestionar la complejidad de sistemas caóticos debido a su sensibilidad a pequeñas perturbaciones. Por ello, dispositivos avanzados como coches autónomos y aviones dependen de controladores basados en aprendizaje automático, que utilizan redes complejas para determinar el algoritmo de control óptimo. Sin embargo, estos métodos suelen ser costosos en términos computacionales y energéticos, un desafío significativo en situaciones críticas donde cada milésima de segundo cuenta, como en decisiones de frenado en vehículos autónomos.
La investigación liderada por Robert Kent de la Universidad Estatal de Ohio propone un enfoque innovador mediante el uso de un gemelo digital optimizado, que se puede implementar en hardware de computación de borde. Este modelo no solo reduce el consumo energético, sino que también permite un entrenamiento más ágil gracias a la técnica de computación de reservorio, inspirada en las conexiones neuronales del cerebro humano. Los resultados preliminares indican que este nuevo algoritmo no solo mejora la precisión en tareas complejas, sino que también es menos exigente en términos computacionales en comparación con los controladores de aprendizaje automático previos. Esto sugiere un futuro prometedor para el desarrollo de tecnologías autónomas más eficientes y sostenibles.
