Explorando os efeitos da implementação de hardware no espaço de exploração de robôs evolutivos

A robótica evolutiva é um subcampo da robótica que visa desenvolver “organismos” artificiais que possam melhorar as suas capacidades e configuração corporal em resposta ao ambiente, tal como os humanos e os animais evoluem, adaptando as suas habilidades e aparência ao longo do tempo. Um número crescente de roboticistas tem tentado desenvolver estes sistemas robóticos evolutivos, aproveitando os recentes avanços da inteligência artificial (IA).

Um desafio importante neste campo é transferir efetivamente robôs de simulações para ambientes do mundo real, sem comprometer seu desempenho e habilidades. Um artigo de pesquisadores da Universidade de York, da Universidade Edinburgh Napier, da Vrije Universiteit Amsterdam, da Universidade do Oeste da Inglaterra e da Universidade de Sunderland, publicado em Fronteiras em robótica e IAinvestigou o impacto que o hardware pode ter no espaço de desenvolvimento de robôs evolutivos.

“Um dos maiores desafios para a robótica evolutiva é trazê-la para o espaço do hardware e criar robôs reais e úteis”, disse Mike Angus, engenheiro de pesquisa que projetou o hardware para o estudo, ao Tech Xplore.

“O projeto ARE procurou avançar neste objetivo com um ambicioso ecossistema híbrido combinando robôs simulados e fabricados de forma autônoma. Os robôs foram construídos usando uma nova abordagem semimodular em que os corpos dos robôs foram impressos em 3D e equipados com sensores e atuadores na forma de ‘órgãos’ modulares, visando um espaço morfológico muito mais rico do que trabalhos anteriores na evolução de robôs de hardware.”

O recente artigo de Angus e seus colegas foi inspirado em duas observações principais. A primeira é que até agora poucos estudos anteriores em robótica evolutiva exploraram em profundidade os detalhes técnicos associados à implementação física de robôs evolutivos. A segunda é que estes detalhes técnicos são tão cruciais para o desempenho dos sistemas evolutivos no mundo real, que definitivamente merecem uma investigação mais aprofundada.

“No processo de desenvolvimento de nossa plataforma de hardware para robôs em evolução, descobrimos que a interação entre os processos evolutivos e a implementação de hardware é altamente complexa, de modo que nenhum deles pode ser projetado de forma eficaz sem uma consideração detalhada do outro”, explicou Angus.

“O objetivo principal do artigo foi, portanto, reunir esses dois mundos, compartilhando a perspectiva de um especialista técnico sobre o design de hardware, justaposta aos efeitos observados dessas decisões de design no processo evolutivo, para destacar como cada aspecto da implementação de hardware pode têm um efeito no espaço evolutivo.”

Angus e seus colegas projetaram uma nova plataforma robótica evolutiva com a qual diversos “fenótipos” de robôs poderiam ser totalmente fabricados usando técnicas autônomas, em particular impressão 3D. Este sistema permitiria o desenvolvimento de diferentes “espécies” de robôs, com uma ampla gama de morfologias e estruturas corporais, sem a necessidade de montar manualmente muitas gerações de robôs, o que seria dispendioso e demorado.

No final das contas, a equipe criou uma arquitetura semimodular que combina um esqueleto de plástico de formato livre impresso em 3D com “órgãos” modulares de encaixe. Esses órgãos fornecem ao robô suas funcionalidades essenciais, como movimento, detecção, processamento e potência.

“A forma do corpo e a configuração dos órgãos em nossa arquitetura são definidas generativamente por uma rede de produção de padrões composicionais (CPPN), cujos parâmetros são então evoluídos”, disse Angus.

“Foi necessário muito trabalho para criar um sistema que pudesse realmente construir tais robôs, porque há inúmeros desafios práticos a enfrentar, desde o próprio processo de impressão 3D, ao processo de montagem automatizado, às interconexões mecânicas e eléctricas, e aos processos subjacentes. eletrônica necessária para funcionar de forma confiável em uma ampla gama de diferentes configurações de robôs. Tudo isso resultou em um sistema que foi muito definido pelos métodos usados ​​para enfrentar esses desafios práticos.”

Quando investigaram o desempenho do sistema proposto, Angus e seus colegas descobriram que o espaço de exploração que ele permitia para os robôs em evolução era bastante limitado e difícil de navegar, porque as restrições físicas tornavam inviáveis ​​muitos dos projetos evoluídos. Assim, eles também perceberam que precisavam de métodos adicionais para garantir de forma confiável a viabilidade dos robôs na população em evolução, cujos resultados, por sua vez, impactariam ainda mais o sucesso geral do processo evolutivo.

Em seu artigo, os pesquisadores conceituaram esse problema com o que chamam de “espaço fenótipo viável”. Este termo refere-se à compreensão de como o espaço de exploração das possibilidades de uma plataforma robótica evolutiva é afetado pelas restrições estabelecidas pela sua implementação de hardware.

“Grande parte da pesquisa em robótica evolutiva depende de simulação, onde as restrições de hardware são facilmente omitidas, e experimentos com implementações físicas de robôs evoluídos tendem a ser relativamente simples em estrutura morfológica, de modo que o ‘espaço fenótipo viável’ ainda é relativamente simples de explorar, – Angus disse.

“No entanto, pode-se esperar que este princípio se torne cada vez mais significativo à medida que tentamos trazer a robótica evolutiva para a resolução de problemas práticos no mundo real, onde os desafios são mais complexos. O ‘espaço fenótipo viável’ determina não apenas a utilidade potencial do evoluído robôs, mas também a dificuldade do problema enfrentado pela evolução ao tentar descobrir os melhores planos corporais dos robôs.”

O trabalho recente de Angus e dos seus colegas introduz uma nova ideia que poderá orientar o desenvolvimento de novos sistemas robóticos evolutivos, ajudando os investigadores a garantir que terão um bom desempenho no mundo real. Fundamentalmente, as observações da equipa sugerem que o desenvolvimento de sistemas robóticos evolutivos eficazes depende muito da capacidade dos seus criadores de moldar conscientemente o seu “espaço fenotípico viável”.

Este espaço deve estar alinhado com as tarefas e missões para as quais robôs específicos são projetados. Além disso, os algoritmos evolutivos que sustentam os robôs devem ser adaptados de forma eficaz para garantir que tenham um bom desempenho no espaço identificado.

Essencialmente, Angus e seus colegas mostraram que se os roboticistas evolucionistas empregarem abordagens de design convencionais ao criarem hardware e algoritmos evolutivos para os seus sistemas, a sua capacidade de desenvolver robôs práticos será muito limitada. Seguindo os princípios propostos e a perspectiva teórica, por outro lado, eles poderiam ser capazes de criar robôs evoluídos mais adaptativos e de alto desempenho.

“Existem três direções possíveis para nossa pesquisa futura, todas elas com o objetivo de permitir que algoritmos evolutivos operem de forma mais eficaz dentro do espaço fenotípico viável”, disse Edgar Buchanan Berumen, co-autor do artigo.

“Gostaríamos de desenvolver uma nova metodologia para ajudar os roboticistas evolutivos a projetar plataformas robóticas da maneira certa para reduzir as limitações de hardware no cenário da evolução. A segunda direção envolve projetar uma representação genotípica que permita que a evolução maximize o número de formas viáveis ​​e diversas morfologias. A terceira direção é um estudo para analisar e identificar a melhor estratégia de tratamento de restrições para ajudar o algoritmo evolutivo a atravessar o espaço fenótipo viável.

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