{"id":16034,"date":"2026-01-21T12:07:40","date_gmt":"2026-01-21T18:07:40","guid":{"rendered":"https:\/\/locus.uaa.mx\/?p=16034"},"modified":"2026-01-21T15:19:17","modified_gmt":"2026-01-21T21:19:17","slug":"una-caja-de-arena-cientifica-permite-a-investigadores-explorar-la-evolucion-de-sistemas-visuales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/comunicacion.uaa.mx\/revista\/?p=16034","title":{"rendered":"Una \u201cCaja de Arena Cient\u00edfica\u201d Permite a Investigadores Explorar la Evoluci\u00f3n de Sistemas Visuales"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a><\/p>\n

La herramienta impulsada por IA podr\u00eda fundamentar el dise\u00f1o de mejores sensores y c\u00e1maras para robots o veh\u00edculos aut\u00f3nomos.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 los humanos desarrollamos los ojos que tenemos hoy?<\/p>\n

Si bien los cient\u00edficos no pueden retroceder en el tiempo para estudiar las presiones ambientales que moldearon la evoluci\u00f3n de los diversos sistemas de visi\u00f3n que existen en la naturaleza, un nuevo marco computacional desarrollado por investigadores del MIT les permite explorar esta evoluci\u00f3n en agentes de inteligencia artificial.<\/p>\n

El marco que desarrollaron, en el que agentes de IA encarnados desarrollan ojos y aprenden a ver a lo largo de muchas generaciones, es como un “sandbox cient\u00edfico” que permite a los investigadores recrear diferentes ramas evolutivas. El usuario logra esto modificando la estructura del mundo y las tareas que realizan los agentes de IA, como encontrar comida o distinguir objetos.<\/p>\n

Esto les permite estudiar por qu\u00e9 un animal pudo haber desarrollado parches simples y sensibles a la luz como ojos, mientras que otro tiene ojos complejos, similares a c\u00e1maras.<\/p>\n

Los experimentos de los investigadores con este marco muestran c\u00f3mo las tareas impulsaron la evoluci\u00f3n ocular en los agentes. Por ejemplo, descubrieron que las tareas de navegaci\u00f3n a menudo conduc\u00edan a la evoluci\u00f3n de ojos compuestos con muchas unidades individuales, como los ojos de insectos y crust\u00e1ceos.<\/p>\n

Por otro lado, si los agentes se centraban en la discriminaci\u00f3n de objetos, era m\u00e1s probable que desarrollaran ojos tipo c\u00e1mara con iris y retina.<\/p>\n

Este marco podr\u00eda permitir a los cient\u00edficos investigar preguntas hipot\u00e9ticas sobre sistemas de visi\u00f3n que son dif\u00edciles de estudiar experimentalmente. Tambi\u00e9n podr\u00eda guiar el dise\u00f1o de nuevos sensores y c\u00e1maras para robots, drones y dispositivos port\u00e1tiles que equilibren el rendimiento con las limitaciones del mundo real, como la eficiencia energ\u00e9tica y la capacidad de fabricaci\u00f3n.<\/p>\n

\u201cSi bien nunca podremos retroceder y descifrar todos los detalles de c\u00f3mo se produjo la evoluci\u00f3n, en este trabajo hemos creado un entorno donde podemos, en cierto sentido, recrear la evoluci\u00f3n y explorar el entorno de todas estas diferentes maneras. Este m\u00e9todo de hacer ciencia abre la puerta a muchas posibilidades\u201d, afirma Kushagra Tiwary, estudiante de posgrado del MIT Media Lab y coautor principal de un art\u00edculo sobre esta investigaci\u00f3n.<\/p><\/blockquote>\n

En el art\u00edculo colaboran el coautor principal y estudiante de posgrado Aaron Young; el estudiante de posgrado Tzofi Klinghoffer; el exinvestigador posdoctoral Akshat Dave, quien actualmente es profesor asistente en la Universidad de Stony Brook; Tomaso Poggio, profesor Eugene McDermott del Departamento de Ciencias Cerebrales y Cognitivas, investigador del Instituto McGovern y codirector del Centro para Cerebros, Mentes y M\u00e1quinas; los coautores principales Brian Cheung, investigador posdoctoral del Centro para Cerebros, Mentes y M\u00e1quinas y profesor asistente entrante en la Universidad de California en San Francisco; y Ramesh Raskar, profesor asociado de artes y ciencias de los medios y l\u00edder del Grupo de Cultura de la C\u00e1mara en el MIT; as\u00ed como otros investigadores de la Universidad Rice y la Universidad de Lund. La investigaci\u00f3n se publica hoy en Science Advances.<\/p>\n

Construyendo un espacio de pruebas cient\u00edfico<\/span><\/strong><\/p>\n

El art\u00edculo comenz\u00f3 como una conversaci\u00f3n entre los investigadores sobre el descubrimiento de nuevos sistemas de visi\u00f3n que podr\u00edan ser \u00fatiles en diferentes campos, como la rob\u00f3tica. Para poner a prueba sus preguntas hipot\u00e9ticas, los investigadores decidieron usar IA para explorar las m\u00faltiples posibilidades evolutivas.<\/p>\n

\u201cLas preguntas hipot\u00e9ticas me inspiraron a estudiar ciencias durante mi infancia. Con la IA, tenemos una oportunidad \u00fanica de crear estos agentes encarnados que nos permiten plantear preguntas que normalmente ser\u00edan imposibles de responder\u201d, afirma Tiwary.<\/p>\n

Para construir este entorno de pruebas evolutivo, los investigadores tomaron todos los elementos de una c\u00e1mara, como los sensores, las lentes, las aperturas y los procesadores, y los convirtieron en par\u00e1metros que un agente de IA encarnado pudiera aprender.<\/p>\n

Usaron estos componentes b\u00e1sicos como punto de partida para un mecanismo de aprendizaje algor\u00edtmico que un agente utilizar\u00eda a medida que desarrollaba ojos con el tiempo.<\/p>\n

\u201cNo pudimos simular el universo entero \u00e1tomo por \u00e1tomo. Fue un reto determinar qu\u00e9 ingredientes necesit\u00e1bamos, cu\u00e1les no y c\u00f3mo asignar recursos a esos diferentes elementos\u201d, afirma Cheung.<\/p>\n

En su marco, este algoritmo evolutivo puede elegir qu\u00e9 elementos evolucionar en funci\u00f3n de las limitaciones del entorno y la tarea del agente. Cada entorno tiene una tarea \u00fanica, como navegaci\u00f3n, identificaci\u00f3n de alimento o rastreo de presas, dise\u00f1ada para imitar las tareas visuales reales que los animales deben superar para sobrevivir. Los agentes comienzan con un \u00fanico fotorreceptor que observa el mundo y un modelo de red neuronal asociado que procesa la informaci\u00f3n visual.<\/p>\n

Luego, a lo largo de la vida de cada agente, este se entrena mediante aprendizaje por refuerzo, una t\u00e9cnica de prueba y error en la que se le recompensa por cumplir el objetivo de su tarea. El entorno tambi\u00e9n incorpora restricciones, como un n\u00famero determinado de p\u00edxeles para los sensores visuales de un agente.<\/p>\n

\u201cEstas restricciones conducen el proceso de dise\u00f1o, de la misma manera que tenemos restricciones f\u00edsicas en nuestro mundo, como la f\u00edsica de la luz, que han concluido en el dise\u00f1o de nuestros propios ojos\u201d, afirma Tiwary.<\/p>\n

A lo largo de muchas generaciones, los agentes evolucionan de forma diferente. Diferentes elementos de los sistemas de visi\u00f3n que maximizan las recompensas.<\/p>\n

Su marco utiliza un mecanismo de codificaci\u00f3n gen\u00e9tica para imitar computacionalmente la evoluci\u00f3n, donde los genes individuales mutan para controlar el desarrollo de un agente.<\/p>\n

Por ejemplo, los genes morfol\u00f3gicos capturan c\u00f3mo el agente percibe el entorno y controlan la ubicaci\u00f3n de los ojos; los genes \u00f3pticos determinan c\u00f3mo el ojo interact\u00faa con la luz y dictan el n\u00famero de fotorreceptores; y los genes neuronales controlan la capacidad de aprendizaje de los agentes.<\/p>\n

Prueba de hip\u00f3tesis<\/span><\/strong><\/p>\n

Cuando los investigadores realizaron experimentos en este marco, descubrieron que las tareas ten\u00edan una gran influencia en los sistemas de visi\u00f3n que desarrollaron los agentes.<\/p>\n

Por ejemplo, los agentes centrados en tareas de navegaci\u00f3n desarrollaron ojos dise\u00f1ados para maximizar la percepci\u00f3n espacial mediante detecci\u00f3n de baja resoluci\u00f3n, mientras que los agentes encargados de detectar objetos desarrollaron ojos centrados m\u00e1s en la agudeza frontal que en la visi\u00f3n perif\u00e9rica.<\/p>\n

Otro experimento indic\u00f3 que un cerebro m\u00e1s grande no siempre es mejor para procesar la informaci\u00f3n visual. Solo una cantidad determinada de informaci\u00f3n visual puede ingresar al sistema a la vez, en funci\u00f3n de limitaciones f\u00edsicas como el n\u00famero de fotorreceptores en los ojos.<\/p>\n

\u201cLlega un momento en que un cerebro m\u00e1s grande no ayuda en absoluto a los agentes, y en la naturaleza eso ser\u00eda un desperdicio de recursos\u201d, afirma Cheung.<\/p>\n

En el futuro, los investigadores quieren usar este simulador para explorar los mejores sistemas de visi\u00f3n para aplicaciones espec\u00edficas, lo que podr\u00eda ayudar a los cient\u00edficos a desarrollar sensores y c\u00e1maras para tareas espec\u00edficas. Tambi\u00e9n quieren integrar LLM (Grandes Modelos de Lenguaje) en su marco de trabajo para facilitar a los usuarios la formulaci\u00f3n de preguntas hipot\u00e9ticas y el estudio de posibilidades adicionales.<\/p>\n

\u201cHacer preguntas de forma m\u00e1s imaginativa ofrece un beneficio real. Espero que esto inspire a otros a crear marcos de trabajo m\u00e1s amplios, donde, en lugar de centrarse en preguntas espec\u00edficas que abarcan un \u00e1rea espec\u00edfica, busquen respuestas con un alcance mucho m\u00e1s amplio\u201d, afirma Cheung.<\/p><\/blockquote>\n

Este trabajo fue financiado, en parte, por el Centro para Cerebros, Mentes y M\u00e1quinas y el programa de Matem\u00e1ticas para el Descubrimiento de Algoritmos y Arquitecturas (DIAL) de la Agencia de Proyectos de Investigaci\u00f3n Avanzada de Defensa (DARPA).<\/p>\n

 <\/p>\n

Nota Original: Adam Zewe para Noticias del MIT en Life Science Network<\/a><\/span><\/strong><\/span><\/p>\n

Traducci\u00f3n: Ian Varela<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n

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La herramienta impulsada por IA podría fundamentar el diseño de mejores sensores y cámaras para robots o vehículos autónomos. ¿Por qué los humanos desarrollamos los ojos que tenemos hoy? Si bien los científicos no pueden retroceder en el tiempo para estudiar las presiones ambientales que moldearon la evolución de los diversos sistemas de visión que…<\/p>\n

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