Robô que muda de forma, inspirado em enxames de insetos e raízes de árvores, está aprendendo a marcar zonas de contaminação

Roboticistas da Universidade da Virgínia Ocidental estão trabalhando em um caminho alternativo para a autonomia dos robôs no Loopy, um “robô multicelular” composto por um anel de células robóticas individuais interconectadas.

A equipe da WVU testará a capacidade do Loopy de “co-projetar” a si mesmo, determinando sua própria forma com suporte limitado de engenheiros humanos. Sem programação direta de seus comportamentos, eles acreditam que o Loopy pode aprender a usar seu corpo para marcar o limite de uma área contaminada, como o local de um vazamento de óleo ou toxina.

Inspirado por fenômenos naturais como um enxame de formigas se aglomerando ao redor de um refrigerante derramado ou um sistema de raízes de árvores crescendo ao redor de obstáculos, Loopy muda de forma conforme cada uma de suas células responde organicamente ao ambiente.

O pesquisador principal Yu Gu, professor ilustre da Academia de Engenharia Mecânica, de Materiais e Aeroespacial da Faculdade de Engenharia e Recursos Minerais Benjamin M. Statler da WVU, disse que a capacidade de se remodelar pode tornar o Loopy “transformador” para a robótica, com a capacidade potencial, inigualável por robôs convencionais, de responder com flexibilidade a situações imprevisíveis do mundo real.

“O Loopy surgiu como um experimento mental no meu laboratório”, disse Gu. “Ele foi concebido como um desafio ao pensamento ‘de cima para baixo’ predominante na robótica, no qual o robô é passivo e o humano o projeta, programa e constrói. Em contraste, o Loopy é um exemplo de ‘robótica de enxame’. Muitas pequenas células robóticas se interligam para fazer o Loopy, permitindo que características realistas e comportamentos complexos e coordenados, como resolução de problemas, surjam das reações simples e descentralizadas das células aos estímulos.”

O corpo de Loopy é composto de 36 células idênticas fisicamente conectadas em um círculo. Cada célula pode controlar seu próprio movimento, e cada célula tem sensores que a mantêm informada sobre seu ângulo de articulação, bem como estímulos externos como luz e temperatura.

Para rastrear como Loopy responde a diferentes situações, o laboratório de Gu é equipado com um ambiente de teste de mesa equipado com câmeras suspensas, um sistema de captura de movimento e um projetor. Sob a mesa, fios de aquecimento criarão pontos quentes que simulam áreas de contaminação. Uma câmera térmica suspensa visualiza o mapa de calor, e cada uma das células de Loopy tem um sensor de temperatura embutido em seu pé.

Com o aluno de doutorado e bolsista de pós-graduação da NSF Trevor Smith, de Appalachia, Pensilvânia, Gu testará o Loopy em várias condições imprevisíveis, incluindo diferentes materiais de superfície e obstáculos. Eles avaliarão a precisão do Loopy em circular áreas de contaminação, as respostas do Loopy ao imprevisto e a tolerância do Loopy a situações sobre as quais ele tem pouca ou nenhuma informação precisa.

Ao mesmo tempo, eles compararão as soluções que o Loopy encontra organicamente com uma abordagem mais convencional e centralizada, na qual um designer humano pode acessar todos os dados do sensor e controlar as células individuais do Loopy.

“O progresso da pesquisa sobre Loopy provavelmente será não linear e imprevisível”, disse Gu. “Na maioria das vezes, o resultado de nossos experimentos com Loopy é inesperado, e isso tem sido uma fonte de insight e um impulsionador para futuras investigações.

“O que queremos saber é se as soluções auto-organizadas do Loopy para problemas oferecem maior adaptabilidade e resiliência do que comportamentos programados, e como aproveitar comportamentos de enxame robótico para aplicações práticas. Uma vez que tenhamos estabelecido as condições que fomentam o surgimento espontâneo desses comportamentos complexos em robôs multicelulares, acredito que robôs que trabalham como o Loopy terão potencial para aplicações tão diversas quanto vedação adaptável de vazamentos ou exibições de arte interativas.”

Enquanto os sistemas robóticos convencionais, de cima para baixo, são “não naturais e frágeis” e têm dificuldade para se adaptar a novas condições, na robótica de enxame, a inteligência coletiva de células simples permite que novos comportamentos surjam naturalmente, por meio de um processo “de baixo para cima”.

“Nossa abordagem é filosoficamente similar à permacultura, na qual administradores de terras humanas trabalham com a natureza, e não contra ela, para criar ecossistemas agrícolas sustentáveis ​​e autossuficientes”, disse Gu. “Em nosso processo de design de robôs, há três participantes iguais: humanos, o robô e o meio ambiente.”

Dos vários modelos biológicos para Loopy, Gu encontrou inspiração particular em estudos sobre inteligência vegetal. Por exemplo, a sinalização química em plantas serviu como seu modelo para a maneira como informações descentralizadas entre células podem contribuir para o comportamento coletivo.

“As raízes das plantas crescem produzindo novas células”, ele explicou. “Cada uma dessas células responde a fatores extrínsecos como a presença de água ou nutrientes e fatores intrínsecos como hormônios. Essas respostas, em massa, coordenam o crescimento das raízes — para onde as raízes vão, as formas que elas formam. Esse é apenas um mecanismo biológico que ressalta a importância da coordenação distribuída, em oposição ao controle centralizado, em sistemas complexos.”

“Este trabalho confunde as linhas entre a forma física de um robô, seu comportamento e seu ambiente”, Gu acrescentou. “O Loopy pode alterar fundamentalmente nossa compreensão de autonomia, adaptabilidade e design em robótica.”