Curiosidades
Robôs danificados em ação podem agora curar-se rapidamente a si mesmos, de acordo com um novo estudo. Pode soar a ficção científica, mas essas habilidades podem conduzir a robôs mais robustos, eficazes e autônomos, dizem os pesquisadores.
Em experiências, um robô de seis patas conseguiu adaptar-se em pouco mais de um minuto para continuar a caminhar ainda que duas das suas patas estivessem danificadas, quebradas ou em falta. Um braço robótico também consegiui aprender a colocar um objeto no lugar correto, mesmo com vários motores ou articulações quebradas.
"Uma coisa nos surpreendeu foi a extensão dos danos a que os robôs se podem adaptar rapidamente" disse o co-autor do estudo, Jean-Baptiste Mouret, roboticista na Universidade Pierre e Marie Curie, em Paris. "Nós submetemos estes robôs a todos os tipos de abuso, e eles sempre encontraram uma maneira de continuar a trabalhar"
Robôs adaptáveis
Os robôs podem sobreviver a ambientes extremos, como as profundezas do oceano, ou o vácuo inóspito do espaço. No entanto, um dos principais obstáculos que tem mantido os robôs de serem adoptados generalizadamente pelas fábricas é a falta de adaptabilidade - eles normalmente não podem continuar a trabalhar se estiverem danificados.
Em contraste, os animais muitas vezes podem adaptar-se rapidamente a lesões. Por exemplo, muitos cães com três pernas podem apanhar frisbees, e os seres humanos muitas vezes podem descobrir rapidamente como andar apesar de terem tornozelos feridos, ou outros ferimentos.
"Se nós enviarmos robôs para encontrar sobreviventes de um terremoto, ou para combater incêndios florestais, ou desligar uma usina nuclear, precisamos que eles sejam capazes de continuar a trabalhar, mesmo se estiverem danificados", disse Mouret. "Em tais situações, cada segundo conta, e os robôs são susceptíveis de serem danificados porque esses ambientes são muito imprevisíveis e hostis".
Até agora, os robôs tipicamente recuperavam de danos ao fazer diagnósticos dos seus problemas e, em seguida, escolherem que plano de contingência seguir. No entanto, mesmo se um robô possui um conjunto caro de sensores com os quais pode diagnosticar-se, ficará desamparado se o seu criador não conseguir prever qualquer problema que o robô possa enfrentar.
Em comparação, os animais feridos confiam na tentativa e erro para aprender a superar a adversidade - por exemplo, aprendem que mancando podem minimizar a dor na perna. Embora os cientistas tivessem já feito experiências com programação de tentativa e erro para robôs, eles podem demorar 15 minutos ou mais para superarem problemas ainda relativamente simples.
Agora, os cientistas desenvolveram um programa de tentativa e erro que permite aos robôs adaptarem-se a danos em menos de dois minutos, tudo sem um conjunto de sensores para diagnosticar-se a si mesmos ou uma série de planos de contingência. "A aplicação mais importante destes resultados é ter robôs que possam ser úteis para longos períodos de tempo sem a necessidade de seres humanos para realizar constante manutenção", disse Mouret.
Aprender com a experiência
Os cientistas afirmam que os animais não aprendem a recuperar de lesões a partir do zero. "Em vez disso, eles têm intuições sobre diferentes maneiras de se comportar", disse Mouret em comunicado. "Essas intuições permitem-lhes selecionar inteligentemente alguns comportamentos diferentes para experimentar e, depois destes testes, eles escolhem um que funciona, apesar da lesão".
Quando o robô enfrenta uma lesão real, pode recorrer a essas intuições para orientar experiências de tentativa e erro destinadas a encontrar uma maneira de compensar qualquer dano. "Uma vez danificado, o robô torna-se um cientista", disse o principal autor do estudo Antoine Cully, roboticista na universidade Pierre e Marie Curie.
"Ele tem expectativas anteriores sobre diferentes comportamentos que podem funcionar, e começa a testá-las. Ele tem que descobrir qual delas funciona, não só na realidade, mas considerando o dano". O robô pode efetivamente fazer experiências com diferentes comportamentos e descartar aquelas que não funcionam, disse Cully.
Usos no mundo real
Os pesquisadores sugerem que esta estratégia poderia ajudar os robôs a adaptarem-se a circunstâncias imprevistas e a novos ambientes. "A nossa abordagem pode funcionar com qualquer tipo de robô", disse Mouret. Algumas aplicações potenciais incluem robôs que podem ajudar equipas de resgate sem exigir atenção contínua.
Embora a simulação de uma vida inteira de potenciais experiências pelas quais o robô pode passar pode parecer caro, mas esta abordagem é realmente muito barata, porque não requer sensores internos complexos, acredita Mouret. O robô só precisa saber o quão bem executa a sua tarefa. Ela não precisa saber a razão exata pela qual não pode executar a tarefa conforme esperado.
Isso permite uma enorme economia de custos, porque um robô não precisa de ter um conjunto de sensores de autodiagnóstico caros ao longo do seu corpo. Os pesquisadores sugerem que a sua estratégia de robôs tem implicações muito além de recuperação de danos. Os cientistas agora planeiam testar a sua estratégia em robôs mais avançados em situações do mundo real simuladas.
Os pesquisadores estão interessados ??em investigar como essas habilidades podem ajudar robôs projetados para fins de ajuda humanitária, disse Mouret. Os cientistas detalharam as suas descobertas a 28 de maio na revista Nature. [Livescience]
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Em contraste, os animais muitas vezes podem adaptar-se rapidamente a lesões. Por exemplo, muitos cães com três pernas podem apanhar frisbees, e os seres humanos muitas vezes podem descobrir rapidamente como andar apesar de terem tornozelos feridos, ou outros ferimentos.
"Se nós enviarmos robôs para encontrar sobreviventes de um terremoto, ou para combater incêndios florestais, ou desligar uma usina nuclear, precisamos que eles sejam capazes de continuar a trabalhar, mesmo se estiverem danificados", disse Mouret. "Em tais situações, cada segundo conta, e os robôs são susceptíveis de serem danificados porque esses ambientes são muito imprevisíveis e hostis".
Até agora, os robôs tipicamente recuperavam de danos ao fazer diagnósticos dos seus problemas e, em seguida, escolherem que plano de contingência seguir. No entanto, mesmo se um robô possui um conjunto caro de sensores com os quais pode diagnosticar-se, ficará desamparado se o seu criador não conseguir prever qualquer problema que o robô possa enfrentar.
Em comparação, os animais feridos confiam na tentativa e erro para aprender a superar a adversidade - por exemplo, aprendem que mancando podem minimizar a dor na perna. Embora os cientistas tivessem já feito experiências com programação de tentativa e erro para robôs, eles podem demorar 15 minutos ou mais para superarem problemas ainda relativamente simples.
Agora, os cientistas desenvolveram um programa de tentativa e erro que permite aos robôs adaptarem-se a danos em menos de dois minutos, tudo sem um conjunto de sensores para diagnosticar-se a si mesmos ou uma série de planos de contingência. "A aplicação mais importante destes resultados é ter robôs que possam ser úteis para longos períodos de tempo sem a necessidade de seres humanos para realizar constante manutenção", disse Mouret.
Aprender com a experiência
Quando o robô enfrenta uma lesão real, pode recorrer a essas intuições para orientar experiências de tentativa e erro destinadas a encontrar uma maneira de compensar qualquer dano. "Uma vez danificado, o robô torna-se um cientista", disse o principal autor do estudo Antoine Cully, roboticista na universidade Pierre e Marie Curie.
"Ele tem expectativas anteriores sobre diferentes comportamentos que podem funcionar, e começa a testá-las. Ele tem que descobrir qual delas funciona, não só na realidade, mas considerando o dano". O robô pode efetivamente fazer experiências com diferentes comportamentos e descartar aquelas que não funcionam, disse Cully.
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Embora a simulação de uma vida inteira de potenciais experiências pelas quais o robô pode passar pode parecer caro, mas esta abordagem é realmente muito barata, porque não requer sensores internos complexos, acredita Mouret. O robô só precisa saber o quão bem executa a sua tarefa. Ela não precisa saber a razão exata pela qual não pode executar a tarefa conforme esperado.
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