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Robô danificado pode 'se consertar' em menos de 2 minutos

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Robô danificado pode 'se consertar' em menos de 2 minutos

Ciência e Tecnologica Os robôs que estão danificados em ação agora podem "se consertar" rapidamente, aproveitando experiências de vidas simuladas, de acordo com um novo estudo. Pode parecer ficção científica, mas essas habilidades podem levar a robôs mais robustos, eficazes e autônomos, dizem os pesquisadores.

Nos experimentos, um robô de seis patas poderia se adaptar em pouco mais de um minuto para continuar andando mesmo se duas de suas pernas estivessem danificadas, quebradas ou faltando. Um braço robótico também pode aprender a colocar um objeto no lugar correto, mesmo com vários motores ou juntas quebradas.

"Uma coisa que nos surpreendeu foi a extensão dos danos aos quais os robôs puderam se adaptar rapidamente", disse ao Live Science o coautor do estudo Jean-Baptiste Mouret, roboticista da Universidade Pierre e Marie Curie, em Paris. "Nós submetemos esses robôs a todo tipo de abuso, e eles sempre encontraram uma maneira de continuar trabalhando".

Bots adaptáveis

Os robôs podem sobreviver a ambientes extremos , como as profundezas do oceano ou o vácuo do espaço sideral. No entanto, um grande obstáculo que impediu os robôs de adoção generalizada fora das fábricas é sua falta de adaptabilidade - eles normalmente não podem continuar trabalhando se forem danificados.

Em contraste, os animais freqüentemente podem se adaptar rapidamente a lesões. Por exemplo, muitos cachorros de três pernas podem pegar frisbees, e os humanos podem descobrir rapidamente como andar apesar de torções nos tornozelos ou outros ferimentos.

"Se nós enviarmos robôs para encontrar sobreviventes após um terremoto , ou para colocar nossos incêndios florestais, ou para fechar uma usina nuclear em crise como Fukushima, precisamos que eles continuem trabalhando se forem danificados", disse Mouret. "Em tais situações, cada segundo conta, e os robôs provavelmente serão danificados porque esses ambientes são muito imprevisíveis e hostis. Mesmo em casos menos extremos, como assistentes de robôs domésticos que ajudam idosos ou doentes, queremos que os robôs continuem realizando suas tarefas importantes, mesmo que algumas de suas partes quebrem. "

Até agora, os robôs normalmente se recuperavam de danos, primeiro diagnosticando seus problemas e escolhendo qual plano de contingência seguir. No entanto, mesmo que um robô possua um conjunto caro de sensores com os quais ele possa se diagnosticar, ele ficará inutilizado se o projetista não conseguir prever o problema que o robô está enfrentando.

Em comparação, os animais feridos confiam na tentativa e erro para aprender a superar a adversidade por exemplo, aprendendo que mancar pode minimizar a dor na perna. Embora os cientistas tenham experimentado a programação de tentativa e erro para robôs , pode levar 15 minutos ou mais para que esses robôs superem até mesmo problemas relativamente simples.

Agora, os cientistas desenvolveram um programa de tentativa e erro que permite que os robôs se adaptem a danos em menos de dois minutos, tudo sem um conjunto de sensores para diagnosticar a si mesmo ou uma série de planos de contingência.

"A aplicação mais importante dessas descobertas é ter robôs que podem ser úteis por longos períodos de tempo sem exigir que os humanos realizem manutenção constante", disse Mouret.

Aprendendo com a experiência

Os cientistas argumentaram que os animais não aprendem a se recuperar de ferimentos a partir do zero. "Em vez disso, eles têm intuições sobre maneiras diferentes de se comportar", disse Mouret em um comunicado. "Essas intuições permitem selecionar inteligentemente alguns comportamentos diferentes para serem testados e, após esses testes, eles escolhem um que funciona apesar da lesão. Fizemos robôs que podem fazer o mesmo."

Nessa nova estratégia, antes de um robô ser implantado, os cientistas desenvolvem uma simulação por computador para mapear milhares de movimentos diferentes que podem ser realizados e prever quais padrões de ação provavelmente funcionarão, apesar dos danos. Esse tempo de vida simulado de experiências serve como uma coleção de intuições que o robô pode extrair.

"Não pré-calculamos nada como 'encontrar uma marcha que funcione se uma perna estiver faltando'", disse Mouret. "O que fazemos com o simulador é simplesmente dizer 'encontre tantas maneiras diferentes de andar quanto possível'".

Quando o robô enfrenta uma lesão real, ele pode se basear nessas intuições para orientar experimentos de tentativa e erro destinados a encontrar uma maneira de compensar qualquer dano.

"Uma vez danificado, o robô se torna como um cientista", disse o principal autor do estudo, Antoine Cully, roboticista da Universidade Pierre Curie e Marie Curie, em comunicado. "Ele tem expectativas prévias sobre os diferentes comportamentos que podem funcionar e começa a testá-los. No entanto, essas previsões vêm do robô simulado e não danificado. Ele precisa descobrir quais delas funcionam, não apenas na realidade, mas também os danos".

O robô pode efetivamente experimentar diferentes comportamentos e descartar aqueles que não funcionam, disse Cully.

"Por exemplo, se caminhar, principalmente nas patas traseiras, não funciona bem, ele tentará andar principalmente nas patas dianteiras", acrescentou. "O que é surpreendente é a rapidez com que pode aprender uma nova maneira de andar. É incrível ver um robô passar de aleijado e debatendo-se para eficientemente mancando em cerca de dois minutos".

Usos do mundo real

Os pesquisadores sugerem que essa estratégia poderia ajudar os robôs a se adaptarem a circunstâncias imprevistas e a novos ambientes. "Nossa abordagem pode funcionar com qualquer robô", disse Mouret.

Algumas aplicações em potencial incluem "robôs que podem ajudar as equipes de resgate sem exigir atenção contínua", disse Danesh Tarapore, roboticista da Universidade Pierre Curie e Marie Curie, em um comunicado. "Também facilita a criação de assistentes robóticos pessoais que podem continuar sendo úteis mesmo quando uma peça é quebrada."

Embora a simulação de uma vida inteira de experiências de robô em potencial possa parecer cara, "nossa abordagem é realmente muito econômica, porque não requer sensores internos complexos", disse Mouret. "O robô só precisa saber o quão bem ele executa sua tarefa. Ele não precisa saber o motivo exato pelo qual ele não pode executar a tarefa como esperado. Isso permite economias de custo tremendas, porque um robô não precisa ter um conjunto de caras sensores de autodiagnóstico em todo o corpo. "

Os pesquisadores sugerem que sua estratégia para robôs tem implicações muito além da recuperação de danos.

"Eles poderiam, em princípio, ser aplicados para que os robôs aprendessem quase tudo", disse Mouret. "Até agora, quase todas as abordagens para se ter robôs aprendem levaram muitas horas, e é por isso que vídeos de robôs fazendo qualquer coisa são extremamente acelerados. Assisti-los aprender em tempo real era excruciante, muito parecido com o crescimento da grama. Agora podemos ver robôs aprender em tempo real, bem como ver um cachorro ou uma criança aprendendo uma nova habilidade . Assim, pela primeira vez, temos robôs que aprendem algo útil depois de tentar algumas coisas diferentes, assim como animais e humanos. "

Os cientistas agora planejam testar sua estratégia em robôs mais avançados em situações simuladas do mundo real. Os pesquisadores estão interessados ​​em investigar como essas habilidades poderiam ajudar robôs projetados para fins de socorro , disse Mouret, como os bots que estão programados para competir no Desafio de Robótica da Agência de Projetos Avançados de Defesa (DARPA), que acontece no próximo mês em Pomona. Califórnia.

O artigo é uma tradução do conteúdo deste trabalho: Damaged Robot Can 'Heal' Itself in Less Than 2 Minute, Livescience