Explorando a otimização de movimento para uma barata ciborgue com aprendizado de máquina

Você já se perguntou por que alguns insetos como as baratas preferem ficar ou diminuir o movimento na escuridão? Alguns podem dizer que isso se chama fotofobia, um hábito profundamente codificado em seus genes. Outra questão seria se podemos corrigir esse hábito das baratas, isto é, se moverem na escuridão da mesma forma que se movem em fundos claros.

Cientistas da Universidade de Osaka podem ter respondido a essa pergunta convertendo uma barata em um ciborgue. Eles publicaram suas pesquisas na revista Sistemas ciborgues e biônicos.

Com milhões de anos de evolução, os animais naturais são dotados de excelentes capacidades para sobreviver e prosperar em ambientes hostis. Nos últimos anos, esses animais inspiraram os roboticistas a desenvolver máquinas automáticas para recapitular parte dessas capacidades extintas, ou seja, robôs biomiméticos de inspiração biológica.

Uma alternativa a esse caminho é construir máquinas controláveis ​​diretamente nesses animais naturais, implantando eletrodos de estimulação em seus cérebros ou sistema nervoso periférico para controlar seus movimentos e até ver o que eles veem, os chamados ciborgues. Entre esses estudos, os insetos ciborgues estão atraindo atenção cada vez maior por sua disponibilidade, vias neuromusculares mais simples e operação mais fácil para estimular intrusivamente seu sistema nervoso periférico ou músculos.

As baratas têm uma capacidade de locomoção maravilhosa, que supera significativamente qualquer robô biomimético de tamanho semelhante. Portanto, baratas ciborgues equipadas com uma locomoção tão ágil são adequadas para missões de busca e salvamento em ambientes desconhecidos e desestruturados que os robôs tradicionais dificilmente conseguem acessar.

“As baratas preferem ficar nas áreas escuras e estreitas do que nas áreas claras e espaçosas. Além disso, elas tendem a ser ativas no ambiente mais quente”, explicou o autor do estudo Keisuke Morishima, um roboticista do Departamento de Engenharia Mecânica da Universidade de Osaka. comportamentos naturais impedirão que as baratas sejam utilizadas em ambientes desconhecidos e sob escombros para aplicações de busca e resgate. Será difícil aplicar uma mini câmera de transmissão ao vivo acoplada a elas em áreas escuras ou sem luz para fins de monitoramento em tempo real. ”

“Este estudo visa otimizar o desempenho do movimento da barata ciborgue”, disse Morishima. Para esse fim, eles propuseram uma abordagem baseada em aprendizado de máquina que detecta automaticamente o estado de movimento dessa barata ciborgue por meio de medições IMU. Se a barata parar ou congelar na escuridão ou em um ambiente mais frio, a estimulação elétrica será aplicada ao cérebro para fazê-la se mover.

“Com este detector online, a estimulação é minimizada para evitar que as baratas se cansem devido a muitas estimulações”, disse Mochammad Ariyanto, colega de Morishima do Departamento de Engenharia Mecânica da Universidade de Osaka.

Essa ideia de restringir a estimulação elétrica às circunstâncias necessárias, determinadas por algoritmos de IA por meio de medições integradas, é intuitivamente promissora. “Não temos que controlar o ciborgue como controlamos um robô. Eles podem ter um certo grau de autonomia, que é a base de sua locomoção ágil. Por exemplo, em um cenário de resgate, basta estimular a barata a virar sua direção quando está andando na direção errada ou se move quando para inesperadamente”, disse Morishima.

“Equipado com esse sistema, o ciborgue aumentou com sucesso sua taxa média de busca e distância percorrida em até 68% e 70%, respectivamente, enquanto o tempo de parada foi reduzido em 78%”, disseram os autores do estudo. “Provamos que é possível aplicar estimulação elétrica nos cerci da barata; ela pode superar seu hábito inato, por exemplo, aumentar o movimento em ambientes escuros e frios, onde normalmente diminui sua locomoção”.

“Neste estudo, os cerci foram estimulados a desencadear o movimento de caminhada livre da barata sibilante de Madagascar (MHC)”.

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