Ciencia y Tecnología
Periodista
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El trabajo de su tesis gira en torno al desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial (IA), que permitirá a robots pequeños navegar de forma autónoma, sin necesidad de intervención humana, explica el ingeniero a El Peruano.
Para ello, se inspiró en las redes neuronales biológicas de moscas y ratones y en los últimos avances científicos en el campo de las neurociencias.
Luego de hacer estudios en moscas y ratones, y tras revisar investigaciones anteriores, Chancan comenta que pudo ver cómo funciona el sistema por el cual estos animales perciben lo que hay a su alrededor y actúan. Una vez que se conoce esto, se abstrae y plasma lo que hacen los circuitos neuronales en un programa de computadora.
Red neuronal
La idea de la arquitectura y estructura de la red neuronal del animal es plasmada en un software.
Luego de diseñar el circuito neuronal artificial, se programa el mismo con herramientas de programación especiales, conocidas como frameworks. Por último, el programador obtendrá los códigos que se descargarán en la memoria de un robot, para que este pueda navegar sin necesidad de la intermediación humana.
En este caso, Chancan está trabajando con robots móviles: vehículos pequeños de cuatro ruedas. El proyecto se inició en abril del 2018, cuando el investigador llegó a la universidad australiana gracias a la beca Presidente de la República. Desde entonces ha trabajado con profesores y alumnos de la Universidad de Boston y el MIT.
Publicaciones
Chancan ha publicado tres investigaciones que sirven como base para sustentar su tesis de doctorado.
La primera investigación versa sobre el diseño de dos sistemas de redes neuronales: uno inspirado en las moscas de fruta y otro en ratones. El investigador hizo un modelo híbrido de ambas redes que servirá para reconocer imágenes cuando un sistema robótico navegue, aunque solo en simulaciones.
La segunda investigación persigue un mismo objetivo, aunque la navegación será a mayor escala: en ciudades, por ejemplo. Para ello se usó un conjunto de datos públicos con imágenes de ciudades para que el robot, usando estas fotografías, se pueda movilizar en un simulador propio.
Su tercera investigación es una mejora de la primera, aunque en vez de usar los circuitos neuronales de la mosca y el ratón, el ingeniero peruano usó modelos de deep learning más amplios para el reconocimiento de imágenes.