Un robot controllato dalla simulazione di un cervello di ratto ha dimostrato di poter imitare con successo il comportamento dei roditori in una serie di esperimenti ormai considerati dei classici per comprendere il comportamento degli animali.

Il software di controllo del robot è ispirato al cervello di esseri viventi perché sfrutta un modello funzionale ricavato dalle cellule di posizione. Queste cellule sono neuroni dell’ippocampo che si attivano quando l’esemplare si trova in un luogo familiare e lo aiutano a fare una mappa dell’ambiente circostante.

Alfredo Weitzenfeld, uno studioso di robotica dell’Istituto tecnico ITAM di Città del Messico, ha svolto il suo lavoro riprogrammando il cane robot “Aibo” della Sony con un software di controllo ispirato al cervello dei ratti.

Inserito all’interno di un labirinto, il robot ha imparato a muoversi verso una ricompensa in modo assai simile a quello dei roditori, cioè sfruttando dei punti di riferimento.

Weitzenfeld ha notato che, dopo una sola sessione di prova, il robot era in grado di riconoscere i  luoghi che aveva già visitato, di distinguere due zone dall’aspetto simile e di calcolare con buona approssimazione dove si trovava quando veniva spostato in una parte diversa del labirinto.

“Il nostro lavoro è molto singolare – spiega Weitzenfeld a New Scientist – perché stiamo cercando di rifare sui robot gli stessi esperimenti che svolgiamo sui ratti”.

I compiti del robot erano stati configurati in modo tale da ricalcare quelli effettuati in labirinti acquatici da Richard Morris negli anni Ottanta, grazie ai quali si è gettata luce sulla reazione neuronale simultanea all’interpretazione dello spazio.

Weitzenfeld, al momento, sta lavorando in stretto contatto con i neuroscienziati che effettuano esperimenti sui ratti. “Il nostro scopo – rivela – è quello di migliorare i nostri attuali modelli testando sui robot nuove ipotesi nate dagli esperimenti corrispondenti fatti sui ratti. Tutto questo potrebbe portare a comprendere meglio l’apprendimento e la memoria spaziale dei roditori”.

Costruire macchine capaci di comprendere allo stesso tempo l’ambiente circostante e la loro posizione è la sfida della robotica conosciuta come SLAM, ovvero localizzazione e mappatura simultanee.

“Crediamo che questo lavoro – aggiunge Weitzenfeld – possa ispirare con la dovuta calma nuovi approcci per vincere la sfida SLAM e quella dell’apprendimento nei robot”.

Chris Melhuish, direttore del Laboratorio di robotica di Bristol, sottolinea che questi sono i primi esperimenti svolti in un ambiente reale mentre finora i ricercatori avevano lavorato soltanto sulle simulazioni. E questo potrebbe fare una gran differenza nel momento in cui si debba costruire un software di controllo più affidabile.

Ovviamente Weitzenfeld concorda. “La nostra scoperta aumenta la complessità della sfida, ma ci fa capire meglio la vera complessità nascosta sia nei sistemi naturali che in quelli artificiali”.