Plataforma de código aberto simula a vida selvagem para designers de robótica leve

SoftZoo é uma plataforma de co-design de robôs macios que pode testar formas e tamanhos ideais para desempenho robótico em diferentes ambientes.

Desde que o termo “robótica leve” foi adotado em 2008, os engenheiros da área vêm construindo diversas representações de máquinas flexíveis úteis na exploração, locomoção, reabilitação e até mesmo no espaço. Uma fonte de inspiração: a forma como os animais se movem na natureza.

Uma equipe de pesquisadores do MIT deu um passo adiante, desenvolvendo o SoftZoo, uma plataforma de inspiração biológica que permite aos engenheiros estudar o co-design de robôs macios. A estrutura otimiza algoritmos que consistem em design, que determina a aparência do robô; e controle, ou o sistema que permite o movimento robótico, melhorando a forma como os usuários geram contornos automaticamente para máquinas em potencial.

Caminhando pelo lado selvagem, a plataforma apresenta modelos 3D de animais como ursos panda, peixes, tubarões e lagartas como designs que podem simular tarefas de robótica suave como locomoção, giro ágil e seguimento de caminho em diferentes ambientes. Seja na neve, no deserto, na argila ou na água, a plataforma demonstra as compensações de desempenho de vários projetos em diferentes terrenos.

“Nossa estrutura pode ajudar os usuários a encontrar a melhor configuração para a forma de um robô, permitindo que eles projetem algoritmos de robótica leve que podem fazer muitas coisas diferentes”, disse o Ph.D. do MIT. estudante Tsun-Hsuan Wang, afiliado do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL), que é um dos principais pesquisadores do projeto. “Em essência, isso nos ajuda a entender as melhores estratégias para os robôs interagirem com seus ambientes.”

O SoftZoo é mais abrangente do que plataformas similares, que já simulam projeto e controle, pois modela movimentos que reagem às características físicas de diversos biomas. A versatilidade da estrutura vem de um mecanismo multifísico diferenciável, que permite a simulação de vários aspectos de um sistema físico ao mesmo tempo, como uma foca bebê girando no gelo ou uma lagarta avançando lentamente em um ambiente pantanoso.

A diferenciabilidade do mecanismo otimiza o co-projeto, reduzindo o número de simulações muitas vezes caras necessárias para resolver problemas de controle e projeto computacional. Como resultado, os usuários podem projetar e mover robôs flexíveis com algoritmos especificados mais sofisticados.

A capacidade do sistema de simular interações com diferentes terrenos ilustra a importância da morfologia, um ramo da biologia que estuda as formas, tamanhos e formas de diferentes organismos. Dependendo do ambiente, algumas estruturas biológicas são mais otimizadas do que outras, como comparar projetos de máquinas que realizam tarefas semelhantes.

Esses contornos biológicos podem inspirar uma vida artificial mais especializada e específica do terreno. “A geometria suavemente ondulada de uma água-viva permite que ela viaje com eficiência por grandes massas de água, inspirando pesquisadores a desenvolver novas raças de robôs macios e abrindo possibilidades ilimitadas do que as criaturas artificiais cultivadas inteiramente in silico podem ser capazes”, diz Wang. “Além disso, as libélulas podem realizar manobras muito ágeis que outras criaturas voadoras não podem realizar porque possuem estruturas especiais em suas asas que mudam seu centro de massa quando voam. Nossa plataforma otimiza a locomoção da mesma forma que uma libélula é naturalmente mais hábil em trabalhar através de seu arredores.”

Anteriormente, os robôs lutavam para navegar em ambientes desordenados porque seus corpos não eram compatíveis com o ambiente. Com o SoftZoo, porém, os designers poderiam desenvolver o cérebro e o corpo do robô simultaneamente, co-otimizando as máquinas terrestres e aquáticas para serem mais conscientes e especializadas.

Com maior inteligência comportamental e morfológica, os robôs seriam mais úteis para completar missões de resgate e conduzir explorações. Se uma pessoa desaparecesse durante uma enchente, por exemplo, o robô poderia atravessar as águas com mais eficiência porque foi otimizado usando métodos demonstrados na plataforma SotftZoo.

“O SoftZoo fornece simulação de código aberto para designers de robôs macios, ajudando-os a construir robôs do mundo real com muito mais facilidade e flexibilidade, ao mesmo tempo em que acelera as capacidades de locomoção das máquinas em diversos ambientes”, acrescenta o coautor do estudo Chuang Gan, cientista pesquisador do MIT -IBM Watson AI Lab, que em breve será professor assistente na Universidade de Massachusetts em Amherst.

“Esta abordagem computacional para co-projetar os corpos dos robôs macios e seus cérebros (ou seja, seus controladores) abre as portas para a criação rápida de máquinas personalizadas que são projetadas para uma tarefa específica”, acrescenta Daniela Rus, diretora da CSAIL e da Andrew and Erna Viterbi Professora do Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação (EECS) do MIT, que é outra autora do trabalho.

Antes de qualquer tipo de robô ser construído, a estrutura pode substituir o teste de campo em cenas não naturais. Por exemplo, avaliar como um robô parecido com um urso se comporta em um deserto pode ser um desafio para uma equipe de pesquisa que trabalha nas planícies urbanas de Boston. Em vez disso, os engenheiros de robótica leve podem usar modelos 3D no SoftZoo para simular diferentes projetos e avaliar a eficácia dos algoritmos que controlam seus robôs na navegação. Por sua vez, isso economizaria tempo e recursos dos pesquisadores.

Ainda assim, as limitações das técnicas de fabricação atuais impedem que esses designs de robôs macios ganhem vida. “A transferência da simulação para o robô físico permanece sem solução e requer um estudo mais aprofundado”, diz Wang. “Os modelos musculares, a rigidez variando espacialmente e a sensorização no SoftZoo não podem ser realizados diretamente com as técnicas de fabricação atuais, por isso estamos trabalhando nesses desafios.”

No futuro, os projetistas da plataforma estão de olho em aplicações na mecânica humana, como manipulação, dada a sua capacidade de testar o controle robótico. Para demonstrar esse potencial, a equipe de Wang projetou um braço 3D jogando uma bola de neve para a frente. Ao incluir a simulação de tarefas mais humanas, os designers de robótica leve poderiam usar a plataforma para avaliar os braços robóticos macios que agarram, movem e empilham objetos.

Esta história foi republicada por cortesia do MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), um site popular que cobre notícias sobre pesquisa, inovação e ensino do MIT.