Robôs aprendem sozinhos a cooperar em grupo para vencer obstáculos

Um robô sozinho já é capaz de desempenhar várias funções complexas. Agora, imagine máquinas trabalhando em conjunto, cooperando umas com as outras em um sistema de autoaprendizagem que se adapta a qualquer situação. Essa ideia foi colocada em prática por pesquisadores do Instituto AMOLF, na Holanda.

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Os cientistas montaram um grupo com pequenos robôs autônomos, construídos da forma mais simples possível, e conectaram esses robozinhos em linha para ver o que a experiência adquirida individualmente por eles poderia trazer de benefício para o conjunto. O resultado foi surpreendente.

Eles conseguiram obter carrinhos robóticos interligados que se movem em trilhas de forma rápida e constante. Os robôs fazem isso sem serem programados com uma rota específica e sem saber o que os outros robôs estão fazendo.

"Esta é uma nova maneira de pensar no projeto de robôs de autoaprendizagem. Ao contrário da maioria dos robôs tradicionais, este tipo de robô simples não requer nenhum modelo complexo para permitir que ele se adapte a um ambiente com qualquer tipo de mudança", explica o professor Bas Overvelde.

O segredo da união

O sistema de autoaprendizagem possui vários blocos de construção interligando os robôs individualmente. Cada robô tem um microcomputador, um sensor de movimento, uma bomba de ar com um fole e uma agulha para liberar esse ar.

Ao conectar os robôs por meio dos foles, o deslocamento de ar faz com que o trem robótico se movimente. A única coisa que os pesquisadores fazem com antecedência é programar em cada robô uma linha simples de comando, como ligar e desligar a bomba de ar a cada tantos segundos.

Um chip interno nos robôs mede a velocidade continuamente, permitindo que eles façam pequenos ajustes ao ligar a bomba de ar para determinar se o trem vai se mover mais rapidamente em uma determinada direção.

“Se você permitir que dois ou mais robôs empurrem e puxem uns aos outros dessa maneira, o trem se moverá em uma única direção, mais cedo ou mais tarde. Consequentemente, os robôs aprendem que esta é a melhor configuração para sua bomba sem a necessidade de se comunicar e sem uma programação precisa de como se mover para a frente”, diz o professor Overvelde.

Capacidade de adaptação

Os pesquisadores utilizaram um algoritmo que mede a última velocidade registrada em cada robô para determinar o melhor momento para a bomba de ar ser ligada. Esse sistema faz com que os robôs possam lidar com situações sem que elas sejam programadas com antecedência.

“Quando você consegue encontrar o algoritmo certo, este sistema simples se torna muito robusto e confiável. Invariavelmente, ele vai poder lidar com uma série de situações inesperadas sempre que encontrar um obstáculo novo pela frente", afirma o professor Overvelde.

Experimentos parecidos foram feitos por pesquisadores do Instituto de Tecnologia da Geórgia, nos EUA. Eles usaram robôs “burros” para desempenhar tarefas complexas trabalhando em conjunto. Mesmo sem sensores, dispositivos de comunicação ou memória computacional, as máquinas conseguiram trabalhar coletivamente utilizando apenas suas características físicas.

Mas agora, os cientistas holandeses deram um passo adiante, adicionando mais elementos a essa capacidade de adaptação. Eles danificaram propositalmente um dos robôs, arrancando a agulha que libera o ar para o fole só para ver como todo o sistema se recuperaria.

Segundo a equipe, os robôs pareciam ter ganhado vida ao adaptar todo o comportamento do conjunto para que o trem continuasse se movendo na direção certa, dando mais uma prova de que o sistema é robusto e pode ser aplicado em qualquer situação.

Nos primeiros testes, os pesquisadores conseguiram produzir um trem móvel com sete robôs conectados. A ideia, agora, é aumentar esse número e tentar outras configurações, com comportamentos mais complexos do que se mover para frente e para trás. “Vamos construir um sistema parecido com um polvo para ver como os blocos individuais vão interagir, utilizando um “sistema nervoso” descentralizado e totalmente autônomo, completa o professor Overvelde.

Fonte: PNAS