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SSP-BO lleva una etapa de la planificación autónoma a hardware neuromórfico
El estudio combina representaciones de tamaño fijo con optimización de acciones y pruebas en SpiNNaker y Loihi 2.
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Lo esencial
- Los ensayos robóticos fueron simulados; la selección de muestras sí se probó en hardware neuromórfico.
Decidir con recursos acotados
Nature Communications publicó el 22 de agosto el artículo aceptado sobre SSP-BO, desarrollado con participación de Waterloo, Zúrich y Cambridge. El algoritmo representa acciones y trayectorias mediante vectores de tamaño fijo. Así mantiene acotados sus requisitos computacionales mientras acumula observaciones, aunque esa elección exige equilibrar precisión y capacidad de representación.
Simulación robótica y prueba en chips
El equipo evaluó tareas de manipulación y exploración con robots simulados. También implementó la selección de muestras en SpiNNaker y Loihi 2: los autores reportaron menor energía por paso que en su referencia de CPU; en Loihi 2, el consumo se estimó a partir de una red mayor. Esa demostración corresponde a una etapa del proceso de optimización. El trabajo amplía antecedentes del equipo de 2024; la revista distingue la publicación de agosto de su versión final del 22 de septiembre.