Un pequeño ratón robot puede resolver un laberinto en solo seis segundos. Alrededor del mundo, la gente compite en la carrera de robots más antigua. El objetivo es simple: llegar al final del laberinto lo más rápido posible. La persona que salió segunda perdió por 20 milisegundos, pero la competencia se volvió feroz.
Hay tanta atención que está en juego, el honor. Para el honor, en 1952, el matemático Cloth Shannon construyó un ratón electrónico llamado Teseo que podía resolver un laberinto. El truco para hacer al ratón inteligente estaba oculto en una computadora construida en el mismo laberinto, hecha con interruptores de retransmisión telefónica. El ratón era esencialmente un imán sobre ruedas que seguía un electroimán controlado por la posición de los interruptores de retransmisión.
Ahora, los micro ratones exploran el laberinto usando una estrategia de prueba y error. Al encontrar el camino correcto, registran la información en su memoria. Luego, pueden colocarse en cualquier parte del laberinto que ya hayan explorado y ser capaces de ir directamente hasta el final sin hacer ni un giro incorrecto.
Se suele hablar de Teseo como uno de los primeros ejemplos de aprendizaje mecánico. Un director de Google dijo recientemente que inspiró a todo el campo de la Inteligencia artificial. 25 años más tarde, editores del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) se enteraron de una competencia de ratones electrónicos, o Lemouse Electronic, como eran llamados. Estaban emocionados, ¿eran estos los sucesores de Teseo?
Pero algo se había perdido en la traducción. Estos ratones eran solo baterías dentro de cajas, no robots capaces de tener comportamiento inteligente. Pero el malentendido se fijó en sus mentes y se preguntaron: ¿por qué no podemos lanzar esta competencia nosotros mismos?
En 1977, el anuncio de la increíble competencia de micro ratones en laberintos del IEEE atrajo a más de 6000 inscripciones. Pero el número de competidores exitosos se redujo rápidamente. Eventualmente, solo 15 participantes llegaron a la final en 1979, pero a esta altura la competencia había generado suficiente interés público para ser transmitida nacionalmente en el informativo nocturno. Y al igual que el rumor que había inspirado la competencia, el micro ratón comenzó a hacerse conocido en todo el mundo.
El micro ratón participé en este torneo el año pasado, la competencia japonesa de micro ratones. En esa ocasión gané la división de mitad de tamaño. El día de hoy estoy usando un robot que es una versión mejorada del micro ratón que usé para ganar el año pasado. Incluso a los que quedan en el top dos o tres, puedes verlos intentando preparar sus ratones y apenas pueden hallar los botones para presionarlos. Es absolutamente estresante, no importa lo que sea, pueden ser carreras de caballos, pueden ser de autos, pueden ser de ratones. Si tienes una pizca de competitividad en ti, quieres ganar, cierto?
Al igual que un ratón real, el micro ratón tiene que ser totalmente autónomo, sin conexión a internet, sin GPS ni control remoto, y no se le puede tocar para ayudarlo a destrabarse. Tienen que caber toda su computación, sus motores, sus sensores y su fuente de energía en un marco no más largo ni ancho que 25 centímetros. No hay límite para la altura del ratón, pero las reglas no permiten que trepe, vuele o tenga ningún tipo de combustión. Así que la propulsión espacial, por ejemplo, no está permitida. El laberinto en sí mismo es un cuadrado de alrededor de tres metros en cada lado, subdividido por muros que arman corredores de tan solo 18 cm de ancho.
El diseño final del laberinto es revelado recién al comienzo de cada competencia, luego de lo cual los competidores no tienen permitido cambiar los códigos de sus ratones. Las tres competencias grandes: Oljapan, Taiwán y Apex de Estados Unidos, usualmente limitan el tiempo en el que el ratón está en el laberinto a 7 u 10 minutos, y los ratones solo tienen permitidos cinco intentos desde el comienzo hasta la meta.
Si pasas mucho tiempo explorando, te penalizan, tiene sentido. La estrategia de la mayoría de los micro ratones es pasar su primer intento aprendiéndose cuidadosamente el laberinto y buscando el mejor camino a la meta, sin desperdiciar demasiado tiempo. Luego usan los intentos restantes para recorrer ese camino velozmente en el menor tiempo posible.
Resolver un laberinto puede sonar bastante simple, pero es importante recordar que con pocos sensores infrarrojos en lugar de ojos, la vista desde dentro del laberinto es mucho menos clara de como la vemos desde arriba. Aún así, puedes resolver un laberinto con los ojos cerrados si pones una mano sobre uno de los muros.
Eventualmente, alcanzas el final de la mayoría de los laberintos comunes, y eso es exactamente lo que notaron algunos de los competidores de micro ratones luego de que un simple ratón que seguía los muros se ganara el oro en las primeras finales. El final del laberinto fue alejado de los bordes y paredes solitarias fueron agregadas, lo que dejó a un simple ratón que seguía los muros explorando eternamente.
Tu siguiente instinto quizá sea recorrer el laberinto, tomando nota de cada bifurcación en el camino. Cuando llegas a un corredor sin salida o un bucle, puedes volver a la intersección anterior y probar un camino diferente. Si tu último giro a la izquierda no te llevó a ninguna parte, vuelves a esa intersección y giras a la derecha. Puedes pensar esta estrategia como una que un ratón testarudo elegiría, ir a lo más profundo del laberinto como pueda y solo retroceder cuando no pueda seguir avanzando. Esta estrategia de exploración, conocida como búsqueda en profundidad, eventualmente llevaría al ratón a la meta.
El problema es que no puede ser la ruta más corta, porque el ratón solo retrocede cuando necesita hacerlo, así que puede haber dejado pasar un atajo que nunca probó. El hermano de este algoritmo de búsqueda, el de búsqueda en anchura, sí encontraría la ruta más rápida.
Con esta estrategia, el ratón recorre una rama de una intersección hasta que llegue a la siguiente, luego retrocede para recorrer el camino que se saltó antes de avanzar a la siguiente capa de intersecciones. El ratón revisa cada opción a la que llega, pero todos esos retrocesos significan que vuelve a recorrer rutas docenas de veces. A este punto, hasta explorar todo el laberinto tomaría menos tiempo, así que ¿por qué no hacer eso?
Un ratón meticuloso podría explorar las 256 celdas de laberinto y probar cada giro y cada esquina para asegurarse de definitivamente haber hallado la ruta más corta. Pero explorar tan exhaustivamente tampoco es necesario, en verdad. La estrategia más popular de los micro ratones es distinta a todas estas técnicas, es un algoritmo de búsqueda conocido como algoritmo de relleno.
El plan de este ratón es hacer recorridos optimistas a través del laberinto, tan optimistas de hecho que en su primer recorrido, su mapa de laberinto no tiene muros en absoluto. Simplemente dibujan la ruta más corta hasta la meta y proceden. Cuando su plan optimista inevitablemente choca con un muro que no estaba en su mapa, simplemente lo apuntan y actualizan su nueva ruta más corta hasta la meta.
El proceso es similar a llenar un laberinto con agua y actualizar los valores basándose en cómo fluye. Una vez que el ratón llega a la meta, puede delinear la ruta que tomó y obtener una solución al laberinto. Sin embargo, puede mirar hacia atrás e imaginar una ruta incluso más corta, no mapeada, que podría haber tomado. El ratón puede no estar seguro de haber encontrado la ruta más corta, aún.
Mientras que este algoritmo no garantiza encontrar la mejor ruta en su primer intento, toma ventaja del hecho de que el micro ratón tiene que regresar al comienzo para comenzar su siguiente intento. Así que si el ratón trata su regreso como un nuevo viaje, también puede usar ese regreso para explorar el laberinto.
Entre estos dos intentos, ambos optimizados para hallar la ruta más corta entre el comienzo y la meta, es extremadamente probable que el ratón la descubra. Y el ratón va a haberlo hecho eficientemente, comúnmente dejando áreas irrelevantes sin tocarlas en absoluto. El algoritmo de relleno ofrece tanto una forma inteligente como práctica para que los micro ratones encuentren la ruta más corta a través del laberinto.
Aunque casi 50 años después, la competencia de micro ratones se ha vuelto obsoleta, el problema fue resuelto y no proveyó nuevos desafíos. En la competencia de micro ratones Sol Japan de 2017, tanto el ratón ganador de bronce como el de la plata hallaron la ruta más corta a la meta. Y una vez hecho eso, fueron capaces de recorrerlo en unos veloces 7.4 segundos. Pero el ratón ganador, Más Acaso Tsunomilla Cometa Rojo, hizo algo totalmente diferente.
Esta es la ruta más corta a la meta, la que tomaron todos. Esta es la ruta que tomó Cometa Rojo. Es 5 metros y medio más larga. Eso es porque los micro ratones no están en verdad buscando la ruta más corta, están buscando la ruta más rápida. Y el algoritmo de búsqueda de Cometa Rojo descubrió que este camino tenía menos giros que lo demorasen. Así que, a pesar de que la ruta era más larga, podía acabar siendo más rápida. Así que tomó ese riesgo y ganó por 131 milisegundos.
Es muy común actualmente que haya rutas diferentes en las competencias, incluso llegar a la meta sigue siendo difícil, ya sea por un algoritmo misterioso o un obstáculo en el laberinto en sí mismo. Los micro ratones no siempre se comportan como esperarías, por alguna razón. Mi ratón tiene una falla que lo hace detenerse cuando está guardando la ruta en su memoria. Mi ratón ya tenía 4 minutos corriendo, así que si hubiera fallado, hubiera sido horrible para mí.
El desafío de micro ratones está lejos de estar resuelto, porque no es solo un problema de software o de hardware, es de ambos. Es un problema de robótica. Cometa Rojo no ganó por tener un mejor algoritmo de búsqueda o porque tenía motores más rápidos, su inteligencia vino de cómo el cerebro y el cuerpo del ratón interactuaron entre sí. Resulta que resolver el laberinto no es el problema, nunca fue el problema, sabes. En realidad, se trata de la navegación y se trata de ser rápido.
Cada año, los robots son más pequeños, más rápidos, más livianos. Todavía queda mucha innovación por delante, y hay un pequeño grupo de devotos en Japón que están construyendo un micro ratón de un cuarto de tamaño, que sería del tamaño de una moneda. El siguiente participante más acaso, 50 años después, el micro ratón atrae más atención que nunca. Veremos si puede completar el recorrido en el menor tiempo posible. Lo vemos correr muy rápido, lo logró, lo completó en cuestión de segundos. Lo completó, anteriormente otras competencias han aparentado estar resueltas a primera vista.
El salto en alto es un deporte olímpico desde 1896, con competidores que refinaron sus saltos mediante variaciones como el estilo tijera, el western o el rodillo ventral a lo largo de las décadas. Con pocos retrocesos, pero una vez que las colchonetas de espuma se volvieron estándar en las competencias, Dick Fosbury revolucionó el deporte en 1968 al convertirse en el primer olímpico en saltar de espaldas sobre la barra. Ahora casi todos los que hacen salto en alto hacen lo que se llama el Salto Fosbury.
Si los micro ratones hubieran dejado de hacerse en los años 80, la competencia se hubiera perdido sus propios saltos Fosbury. Dos innovaciones que cambiaron completamente cómo corren los micro ratones. Después de todo, mucho puede modificarse en un deporte en el que los competidores pueden soldar cualquier actualización que imaginen. El primer salto Fosbury fue una de las innovaciones más tempranas en los micro ratones, y no estaba relacionada con la tecnología, simplemente era una forma de pensar por fuera de la caja, o en verdad, a través de la caja.
Todos los ratones solían doblar en las esquinas así, pero todo cambió con el ratón Mighty 3. El ratón Mighty 3 implementó las diagonales por primera vez. Y eso resultó ser una idea mucho mejor de lo que creíamos. Porque es genial, sabes, los diseñadores de laberinto suelen poner diagonales en los laberintos. Ahora, así que podrías tener un laberinto en el que no las haya, pero la mayoría de las veces es realmente un beneficio para poder implementar las diagonales.
El chasis del ratón tenía que ser reducido a menos de 11 centímetros de ancho, o a 5 cm para los micro ratones de mitad de tamaño. Los sensores y el software del ratón también debían modificarse. Cuando avanza entre muros paralelos, lo único que tiene que hacer es mantener la misma distancia entre las lecturas infrarrojas de la izquierda y la derecha. Pero una diagonal requiere un algoritmo totalmente nuevo, uno que esencialmente guía al ratón como si tuviera anteo jeras.
Los micro ratones aplicaban estrategias similares a los giros. En lugar de frenar y votar por dos giros a la derecha, un ratón podría moverse velozmente en un solo movimiento de curva cerrada. Y una vez que se agregó la posibilidad de las diagonales, el número total de giros creció exponencialmente.
El laberinto ya no era una grilla de sectores cuadrados con tantas opciones para considerar, descubrir el mejor camino se volvió más complejo que nunca. Pero la recompensa era dramática. Lo que antes era una serie de frenadas y comienzos, ahora podía ser un solo movimiento fluido y serpenteante, como los micro ratones imaginaban y recorrían el laberinto había cambiado por completo. La tecnología disponible también estaba actualizándose a través de los años.
Los brazos altos y sólidos que se usaban para hallar muros fueron reemplazados por un conjunto pequeño de sensores infrarrojos a bordo del ratón. Los motores de precisión paso a paso fueron reemplazados por motores de corriente continua y codificadores. Los giroscopios agregaron un sentido de la orientación adicional. Y aparecieron los teléfonos celulares, de donde proviene la tecnología de los giroscopios.
A los microratones les encantan los giroscopios. Estos son solo motores de cuadricóptero y atraen mucha corriente. A la escala de un micro ratón, un ventilador de aspiradora normalmente construido de piezas de drones es suficiente para generar una fuerza hacia abajo de cinco veces el peso del ratón. Este pequeño cambio en la fricción es suficiente para arruinar un viaje. Si quieres doblar mientras conduces rápido, necesitas fuerzas en trípeta para acelerar en la curva. Y mientras más rápido te muevas, más fuerza necesitas para mantenerte en el carril.
La única fuerza centrípeta para un auto doblando en el suelo plano es la fricción, que es determinada por dos cosas: el camino empujando hacia arriba, el peso del auto o la fuerza normal multiplicada por el coeficiente estático de la fricción, que es la fricción de la interfaz entre la rueda y la superficie del camino. Por esto es que los carriles de carreras tienen curvas inclinadas, los ángulos empinados ayudan a los autos a doblar con menos fricción, porque parte de la fuerza normal en sí misma ahora apunta hacia adentro para contribuir a la fuerza centrípeta requerida.
Si la curva inclinada es lo suficientemente empinada, los autos pueden en verdad doblar en la curva sin nada de fricción. Tan solo el componente hacia dentro de la fuerza normal es suficiente para proveer la fuerza centrípeta requerida para mantenerse en el carril.
Con los microratones es igual, no tienen curvas inclinadas que los ayuden a lograr ser más y más rápidos. A principio de los 2000, su factor limitante ya no era la velocidad, sino el control de esa velocidad. Tenían que ubicar su centro de gravedad bien bajo y bajar su velocidad durante las curvas para evitar deslizarse hacia un muro o volcar. Pero a diferencia de los autos de carrera, no había nada en las reglas que evite que los competidores de micro ratón solucionen este problema diseñando un mecanismo totalmente nuevo.
El segundo salto Fosbury del micro ratón casi fue considerado un artilugio cuando el ratón No como 08 lo usó por primera vez en una competencia. El ventilador no es para volar o algo así, en verdad, es para no resbalar. Estoy seguro de que si lo escuchas, no sé si captarás con el micrófono, pero sí puedes oír los motores desacelerar y se carga con tanta fricción. Los microratones hoy en día pueden doblar esquinas con una aceleración centrípeta cercana a 6 Gs.
Igual que los autos de la Fórmula 1. Una vez que casi todos colocaron ventiladores, el control agregado permitió a los constructores elevar el límite de velocidad de los micro ratones. Cuando se les permite, aceleran más que un Tesla Roadster, pero no por mucha distancia. Y pueden avanzar rápido, a más de 7 metros por segundo, más rápido de lo que la mayoría de las personas pueden correr.
Cada una de las características que ahora son estándar en los micro ratones modernos fueron alguna vez un experimento. Y el siguiente salto no está muy lejos. El primer micro ratón de cuatro ruedas que ganó la competencia Oljapan lo hizo en 1988. Pero pasarían otros 22 años de sumar y quitar apéndices al ratón ganador antes de que las cuatro ruedas se volvieran la norma.
Con el micro ratón todavía experimentando con diseños de seis y ocho ruedas, movimiento omnidireccional y hasta visión informática. Quién sabe cuál va a ser el siguiente cambio de paradigma. Tu tiempo en el laberinto en realidad comienza solo cuando sales del cuadrado de largada. Así que no vas a ser penalizado por este tiempo, pero si quieres involucrarte con los micro ratones, no tienes que preocuparte por la cantidad de ruedas o el ventilador aspirador, ni siquiera por las diagonales.
Es en mi opinión la combinación perfecta de todas las disciplinas más grandes que necesitas para la robótica: la ingeniería, la programación, sistemas integrados, todo incluido en un conjunto accesible que puedes trabajar en tu sala de estar. No necesitas un laboratorio para hacerlo, te acercas porque tienes curiosidad y luego piensas «ya podría hacer eso, no se ve tan difícil de hacer», y luego estás perdido. En verdad, si te absorbe, se convierte en un gran viaje.
Centralmente, el evento de micro ratones se trata de resolver un laberinto. Aunque casi 50 años después, es un problema simple que nos recuerda que no existen los problemas simples.
