Robótica de enxame: robôs com pernas se conectam, formam um robô semelhante a uma centopéia em novo sistema
Inspirado pelos comportamentos de grupo de animais simples, uma equipe de roboticistas desenvolveu uma nova maneira de robôs de enxame manobrarem em terra.
Robôs multipatas auto-reconfiguráveis navegando em obstáculos. (Crédito: Aydin et al., Science Robotics, 2021)
Principais conclusões- Robôs de enxame manobram de maneira coordenada para atingir objetivos, tudo sem o controle centralizado de um ser humano.
- O campo da robótica de enxames foi inspirado por exemplos de inteligência de enxames na natureza, como formigas-correição que constroem pontes vivas com seus próprios corpos para atravessar terrenos difíceis.
- Em um estudo recente, os pesquisadores criaram uma nova maneira de robôs de enxame manobrarem no solo.
Quando colônias de formigas de correição estão forrageando na floresta em busca de comida ou suprimentos, muitas vezes se deparam com brechas no terreno pelas quais as formigas individuais não podem passar. Então eles constroem pontes – não de galhos ou folhas, mas de si mesmos. Sem nenhum líder dando as ordens, os insetos de alguma forma decidem coletivamente emaranhar seus corpos em uma ponte viva que permite que algumas das formigas atravessem a brecha e alcancem o alvo.
Isto é inteligência de enxame . O termo descreve o comportamento coletivo e descentralizado de agentes – biológicos ou artificiais – que manobram de forma coordenada para atingir objetivos. As abelhas se envolvem em inteligência de enxame quando enviam abelhas batedoras para encontrar novos locais para colônias. Os pássaros exemplificam isso quando formam bandos para encontrar comida e migrar para os poleiros. E os peixes o usam quando formam cardumes, permitindo que monitorem predadores com milhares de olhos em vez de apenas dois.
Em outras palavras, é a força e inteligência em números. Esses comportamentos coletivos de animais inspiraram o campo da robótica de enxames, que visa criar grupos de robôs simples que colaboram de forma auto-organizada para realizar tarefas que qualquer um dos robôs individuais provavelmente não seria capaz de realizar sozinho.
Os robôs de enxame não precisam ser altamente sofisticados ou caros para realizar tarefas complexas. Em vez disso, os algoritmos podem atribuir regras simples para todos os robôs individuais seguirem, como mover-se em direção a uma fonte de luz. Então, por meio de interações entre os robôs, podem surgir comportamentos complexos. Mas esses comportamentos emergentes são mais difíceis de serem alcançados pelos robôs em determinados ambientes.
Robôs de enxame terrestre
Em um estudo publicado recentemente em Robótica científica , os pesquisadores exploraram novas maneiras de melhorar as habilidades locomotivas dos robôs de enxame no solo, que geralmente é o ambiente mais difícil para os robôs em termos de movimento.
Afinal, o ar e a água são ambientes relativamente previsíveis, enquanto o terreno apresenta enxames de robôs com diversos e complexos obstáculos que eles precisam superar, tudo sem ficar preso. Mas os robôs terrestres têm uma grande vantagem sobre os seus homólogos baseados no ar e na água: o contato físico. Como as formigas que se enredam para formar uma ponte, os robôs terrestres podem se fundir mais facilmente para se tornarem mais fortes e mais versáteis do que a mera soma de suas partes.
Os resultados do estudo recente sugerem que o desempenho de robôs terrestres simples pode ser muito melhorado usando um design modular, reconfigurável e encorajador de estabilidade que permite que robôs individuais se conectem uns aos outros em situações em que isso os ajudará a se mover com mais eficiência. ou realizar tarefas.
Um desenho de centopéia
Os robôs construídos para o estudo tinham cerca de 15 centímetros de comprimento e quatro pernas, uma cauda flexível que melhorava a estabilidade, um sensor de luz, uma bateria e um conector magnético que permitia que os robôs se acoplassem uns aos outros para formar um robô maior. uma centopéia. Em vários experimentos, os robôs tentaram viajar ou transportar objetos para uma área-alvo representada por uma fonte de luz, que eles detectaram com seus sensores de luz.
Todos os robôs tinham o mesmo hardware impresso em 3D. No entanto, um dos robôs foi programado para ser um pouco mais propenso a usar seu sensor de luz para procurar a fonte de luz. Isso foi chamado de robô de busca. Sempre que o robô buscador ficasse preso tentando realizar tarefas nos experimentos – subir escadas, atravessar terrenos acidentados ou atravessar uma brecha – os chamados robôs auxiliares automaticamente encontrariam e se conectariam ao robô buscador e retomariam o trabalho em direção ao seu objetivo coletivamente. .
A flexibilidade é um grande benefício do sistema: robôs únicos são mais adequados para completar algumas tarefas, enquanto uma configuração conectada realiza melhor outras.
Quando a tarefa é relativamente simples (por exemplo, transporte de objetos em terreno plano) ou a tarefa inerentemente requer uma única unidade pequena (por exemplo, transporte de objetos em um túnel estreito), é mais econômico usar robôs únicos, escreveram os pesquisadores. No entanto, para resolver tarefas de alto nível, como travessia de obstáculos e transporte de objetos em terrenos acidentados, as unidades estabelecem conexões físicas entre si e podem se organizar em um sistema multipernas maior.
Aplicações futuras de robôs de enxame terrestres
Os pesquisadores observaram que sua abordagem pode ajudar a esclarecer o design de futuros enxames de pernas que podem se adaptar a situações imprevistas e realizar tarefas cooperativas do mundo real, incluindo operações de busca e resgate, monitoramento ambiental, transporte de objetos e exploração espacial.
A robótica de enxames ainda é um campo incipiente. Embora os robôs de enxame estejam sendo usados atualmente em um punhado de aplicações, como monitorar a qualidade da água e a saúde das culturas , ainda é difícil, se não impossível, utilizar enxames no mundo real sem alguma forma de controle centralizado dos humanos.
Mas as aplicações da robótica de enxames não se limitam ao mundo físico. A Swarm AI também pode ser usada para gerar melhores decisões de grupo em áreas como finanças, diagnósticos médicos e previsão de fome, como Louis Rosenberg, fundador da Unanimous AI, observou em um recente artigo para Grande Pensamento .
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