Sensibilidad ante los adversarios<\/strong><\/p>\nEn 2021, un importante colapso del sistema en Texas hizo pensar a Fan y Dawson. En febrero de ese a\u00f1o, tormentas invernales azotaron el estado, provocando temperaturas inesperadamente g\u00e9lidas que provocaron fallas en la red el\u00e9ctrica. La crisis dej\u00f3 a m\u00e1s de 4,5 millones de hogares y empresas sin electricidad durante varios d\u00edas. El colapso de todo el sistema provoc\u00f3 la peor crisis energ\u00e9tica en la historia de Texas.<\/p>\n
\"Ese fue un error bastante importante que me hizo preguntarme si podr\u00edamos haberlo predicho de antemano\", dice Dawson. \"\u00bfPodr\u00edamos utilizar nuestro conocimiento de la f\u00edsica de la red el\u00e9ctrica para comprender d\u00f3nde podr\u00edan estar sus puntos d\u00e9biles y luego apuntar a actualizaciones y correcciones de software para fortalecer esas vulnerabilidades antes de que suceda algo catastr\u00f3fico?\"<\/p>\n
El trabajo de Dawson y Fan se centra en los sistemas rob\u00f3ticos y en encontrar formas de hacerlos m\u00e1s resistentes en su entorno. Impulsados \u200b\u200ben parte por la crisis energ\u00e9tica de Texas, se propusieron ampliar su alcance para detectar y solucionar fallas en otros sistemas aut\u00f3nomos m\u00e1s complejos y de gran escala. Para lograrlo, se dieron cuenta de que tendr\u00edan que cambiar el enfoque convencional para encontrar fallas.<\/p>\n
Los dise\u00f1adores suelen probar la seguridad de los sistemas aut\u00f3nomos identificando sus fallas m\u00e1s probables y graves. Comienzan con una simulaci\u00f3n por computadora del sistema que representa su f\u00edsica subyacente y todas las variables que podr\u00edan afectar el comportamiento del sistema. Luego ejecutan la simulaci\u00f3n con un tipo de algoritmo que lleva a cabo una \u201coptimizaci\u00f3n adversa\u201d, un enfoque que optimiza autom\u00e1ticamente para el peor de los casos realizando peque\u00f1os cambios en el sistema, una y otra vez, hasta que puede limitarse a aquellos cambios que est\u00e1n asociados con las fallas m\u00e1s graves.<\/p>\n
\"Al condensar todos estos cambios en el fallo m\u00e1s grave o probable, se pierde mucha complejidad de los comportamientos que se pod\u00edan observar\", se\u00f1ala Dawson. \"En cambio, quer\u00edamos priorizar la identificaci\u00f3n de una diversidad de fallas\".<\/p>\n
Para ello, el equipo adopt\u00f3 un enfoque m\u00e1s \"sensible\". Desarrollaron un algoritmo que genera autom\u00e1ticamente cambios aleatorios dentro de un sistema y eval\u00faa la sensibilidad o falla potencial del sistema en respuesta a esos cambios. Cuanto m\u00e1s sensible es un sistema a un determinado cambio, es m\u00e1s probable que ese cambio est\u00e9 asociado con una posible falla.<\/p>\n
El enfoque permite al equipo solucionar una gama m\u00e1s amplia de posibles fallos. Mediante este m\u00e9todo, el algoritmo tambi\u00e9n permite a los investigadores identificar soluciones retrocediendo a trav\u00e9s de la cadena de cambios que llevaron a una falla particular.<\/p>\n
\"Reconocemos que existe realmente una dualidad en el problema\", dice Fan. \u201cHay dos caras de la moneda. Si puede predecir una falla, deber\u00eda poder predecir qu\u00e9 hacer para evitarla. Nuestro m\u00e9todo ahora est\u00e1 cerrando ese c\u00edrculo\u201d.<\/p>\n
Fallos ocultos<\/strong><\/p>\nEl equipo prob\u00f3 el nuevo enfoque en una variedad de sistemas aut\u00f3nomos simulados, incluida una red el\u00e9ctrica grande y peque\u00f1a. En esos casos, los investigadores combinaron su algoritmo con una simulaci\u00f3n de redes el\u00e9ctricas generalizadas a escala regional. Demostraron que, mientras que los enfoques convencionales se centraban en una sola l\u00ednea el\u00e9ctrica como la m\u00e1s vulnerable a fallar, el algoritmo del equipo encontr\u00f3 que, si se combina con una falla de una segunda l\u00ednea, podr\u00eda ocurrir un apag\u00f3n completo. <\/p>\n
\"Nuestro m\u00e9todo puede descubrir correlaciones ocultas en el sistema\", dice Dawson. \"Debido a que estamos haciendo un mejor trabajo al explorar el espacio de las fallas, podemos encontrar todo tipo de fallas, que a veces incluyen fallas incluso m\u00e1s graves que las que los m\u00e9todos existentes pueden encontrar\".<\/p>\n
Los investigadores mostraron resultados igualmente diversos en otros sistemas aut\u00f3nomos, incluida una simulaci\u00f3n para evitar colisiones de aviones y coordinar drones de rescate. Para ver si sus predicciones de fracaso en la simulaci\u00f3n se confirmar\u00edan en la realidad, tambi\u00e9n demostraron el enfoque en un manipulador rob\u00f3tico: un brazo rob\u00f3tico dise\u00f1ado para empujar y recoger objetos.<\/p>\n
El equipo primero ejecut\u00f3 su algoritmo en una simulaci\u00f3n de un robot al que se le orden\u00f3 empujar una botella fuera del camino sin derribarla. Cuando ejecutaron el mismo escenario en el laboratorio con el robot real, descubrieron que fallaba en la forma predicha por el algoritmo: por ejemplo, derrib\u00e1ndolo o no alcanzando la botella. Cuando aplicaron la soluci\u00f3n sugerida por el algoritmo, el robot empuj\u00f3 con \u00e9xito la botella.<\/p>\n
\"Esto demuestra que, en realidad, este sistema falla cuando predecimos que lo har\u00e1, y tiene \u00e9xito cuando esperamos que lo haga\", afirma Dawson.<\/p>\n
En principio, el enfoque del equipo podr\u00eda encontrar y solucionar fallas en cualquier sistema aut\u00f3nomo siempre que incluya una simulaci\u00f3n precisa de su comportamiento. Dawson imagina que alg\u00fan d\u00eda este enfoque podr\u00eda convertirse en una aplicaci\u00f3n que los dise\u00f1adores e ingenieros puedan descargar y aplicar para ajustar y reforzar sus propios sistemas antes de probarlos en el mundo real.<\/p>\n
\"A medida que aumentamos la dependencia de estos sistemas automatizados de toma de decisiones, creo que el sabor de los fracasos cambiar\u00e1\", afirma Dawson. \u201cEn lugar de fallas mec\u00e1nicas dentro de un sistema, veremos m\u00e1s fallas impulsadas por la interacci\u00f3n de la toma de decisiones automatizada y el mundo f\u00edsico. Estamos tratando de dar cuenta de ese cambio identificando diferentes tipos de fallas y abord\u00e1ndolas ahora\u201d.<\/p>\n
Esta investigaci\u00f3n cuenta con el apoyo, en parte, de la NASA, la Fundaci\u00f3n Nacional de Ciencias y la Oficina de Investigaci\u00f3n Cient\u00edfica de la Fuerza A\u00e9rea de EE. UU.<\/p>\n<\/p><\/div>\n
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