Este robô aprendeu a resolver um labirinto usando circuitos ‘cerebrais’ para a memória semelhantes aos de um mamífero

0
190
Crédito: Universidade de Tecnologia de Eindhoven.

Por David Nield
Publicado na ScienceAlert

Em vez de projetar soluções robóticas do zero, alguns de nossos avanços mais impressionantes vieram copiando algo que a natureza já havia criado.

Uma nova pesquisa mostra como podemos estender essa abordagem às ‘mentes’ dos robôs, neste caso fazendo com que um robô aprenda sozinho a melhor rota para sair de um labirinto – até mesmo manter uma espécie de memória de curvas específicas.

Uma equipe de engenheiros codificou um robô feito de Lego para encontrar seu caminho através de um labirinto hexagonal: por padrão, ele virava à direita em todas as funções, até atingir um ponto que já havia visitado ou chegar a um beco sem saída, momento em que teve que começar novamente.

Crucialmente, o software a bordo do robô era capaz de lembrar as curvas falsas que ele havia feito em execuções anteriores e fazer as correções na próxima vez. Isso foi conseguido sintonizando um circuito neuromórfico que ajuda a determinar para que lado o robô gira, da mesma forma que as sinapses entre neurônios no cérebro humano fortalecem suas conexões por meio do uso repetitivo.

“Assim como uma sinapse no cérebro de um camundongo é fortalecida cada vez que ele dá a volta correta no labirinto de um psicólogo, nosso dispositivo é ajustado aplicando uma certa quantidade de eletricidade”, disse o engenheiro eletricista Imke Krauhausen, da Universidade de Tecnologia de Eindhoven no Países Baixos. “Ajustando a resistência no dispositivo, você altera a voltagem que controla os motores. Eles, por sua vez, determinam se o robô gira para a direita ou para a esquerda”.

O robô fez 16 tentativas para encontrar o caminho para sair do labirinto, que media dois metros quadrados.

A chave para o funcionamento correto do robô era um polímero específico – p (g2T-TT) – usado no circuito neuromórfico do dispositivo. O material pode reter estados armazenados por um longo período de tempo, o que significa que o robô pode marcar sua experiência no labirinto, captado por um sensoriomotor, para usar como sua ‘memória’.

Ao construir um circuito neuromórfico como este, em vez de algoritmos de aprendizagem baseados em software, os pesquisadores foram capazes de reduzir as demandas de energia e o tamanho do robô finalizado – esta abordagem novamente imita o cérebro, que tem uma eficiência de energia incrível.

“Essa integração sensório-motora, na qual sentido e movimento se reforçam, é também muito a forma como a natureza opera, então é isso que tentamos emular em nosso robô”, disse Krauhausen.

Isso se baseia em pesquisas anteriores de alguns membros da equipe sobre como os dispositivos eletrônicos podem ser mais biológicos em seu projeto e operação, ao mesmo tempo em que alcançam um alto nível de confiabilidade e eficiência. Estamos vendo agora um número crescente de desenvolvimentos neste campo específico.

Em seguida, os cientistas querem desenvolver a quantidade de processamento que pode ser feito a bordo dos próprios dispositivos, o que exigirá mais melhorias de engenharia e redes maiores de circuitos para realizar tarefas mais complexas.

Eventualmente, sistemas como este podem ser usados ​​em uma ampla variedade de maneiras, além de ajudar os robôs a navegar por espaços. Ao cortar a dependência do software e da nuvem, os bots podem operar de forma independente e podem até mesmo interagir com nossos corpos.

“Devido à sua natureza orgânica, esses dispositivos inteligentes podem, em princípio, ser integrados às células nervosas reais”, disse Krauhausen. “Digamos que você perdeu seu braço durante uma lesão. Então, você poderia usar esses dispositivos para conectar seu corpo a uma mão biônica”.

A pesquisa foi publicada na Science Advances.