Uma estrutura inspirada no sistema nervoso para implantar enxames de robôs auto-organizados

A implantação de equipes de robôs poderia permitir que os humanos concluíssem várias tarefas do mundo real com mais rapidez e eficiência. Por exemplo, vários robôs cooperantes poderiam ajudar a encontrar e resgatar rapidamente sobreviventes de desastres naturais ou monitorizar a poluição em grandes áreas geográficas.

Pesquisadores da Université Libre de Bruxelles (ULB) desenvolveram uma nova arquitetura de enxame inspirada no sistema nervoso humano que poderia melhorar a cooperação entre robôs em equipes. A abordagem proposta, descrita em um artigo publicado em Robótica Científicapermite que os robôs se auto-organizem em subenxames, para melhorar a sua coordenação enquanto sentem o seu ambiente, se movem e planeiam os seus próximos passos para completar uma missão.

“Nas últimas duas décadas, a pesquisa em robótica de enxame demonstrou uma ampla gama de comportamentos coletivos poderosos que não requerem nenhuma entidade ou processo de coordenação central”, Dra. Mary Katherine Heinrich, coautora do artigo e pesquisadora de pós-doutorado no Laboratório de inteligência artificial IRIDIA da ULB, disse ao Tech Xplore.

“Apesar desse progresso, os enxames de robôs ainda têm dificuldade para fazer a transição de experimentos de laboratório para aplicações do mundo real. Isso ocorre porque, do ponto de vista de muitos domínios de aplicação, a auto-organização também tem desvantagens importantes.”

Alcançar a auto-organização em enxames de robôs é um objetivo de pesquisa desafiador. Isso ocorre porque, embora os comportamentos desejados ocorram no nível do grupo, os robôs são programados individualmente, o que torna extremamente difícil projetar analiticamente os comportamentos do enxame.

“Desenvolver novos comportamentos de enxame é um processo demorado de tentativa e erro e, uma vez desenvolvidos novos comportamentos de enxame, eles não podem ser facilmente modificados ou combinados”, explicou o Prof. Marco Dorigo, autor sênior do artigo e diretor do laboratório de inteligência artificial IRIDIA da ULB.

“Em nosso artigo, abordamos esse desafio combinando aspectos de controle centralizado com aspectos de controle auto-organizado, para tentar aproveitar os benefícios de ambos em um sistema unificado.”

A nova estrutura funciona construindo e reconstruindo hierarquias auto-organizadas. Em outras palavras, permite que os robôs de uma equipe se auto-organizem em uma rede dinâmica de controle ad-hoc, chamada de sistema nervoso auto-organizado (SoNS).

Ao formar esta rede, os robôs ocupam temporária e alternadamente posições específicas dentro de uma hierarquia de liderança, semelhante à do sistema nervoso humano. A posição mais elevada nesta hierarquia é a do “cérebro”, que orienta e supervisiona os esforços do grupo durante uma missão.

“Em uma rede de controle SoNS, cada robô se comunica apenas com seus vizinhos diretos, para evitar o tipo de gargalo que ocorreria no centro de comunicação em um sistema totalmente centralizado”, disse o Dr. Heinrich.

“De acordo com as especificações da tarefa e as restrições do sistema, as informações dos sensores podem ser mescladas à medida que são transmitidas a montante, as informações de controle podem ser desintegradas à medida que são transmitidas a jusante, e o equilíbrio entre comportamentos individuais e coletivos pode ser gerenciado ativamente.”

A arquitetura de enxame SoNS atua como uma espécie de “middleware” para robôs, permitindo que robôs individuais se organizem em hierarquias dinâmicas. Na rede resultante, os robôs podem aproveitar suas funcionalidades em equipe para melhor realizar uma determinada tarefa.

“Usando SoNS, os robôs podem coordenar suas atividades coletivas de detecção, atuação e tomada de decisão de uma forma localmente centralizada, sem sacrificar os benefícios de escalabilidade, flexibilidade e tolerância a falhas normalmente associados à auto-organização”, explicou o Prof.

“Em outras palavras, a arquitetura SoNS permite efetivamente que um enxame de robôs seja programado como se fosse um único robô, o que acreditamos pode melhorar muito a transferibilidade de enxames de robôs de ambientes de laboratório para aplicações do mundo real.”

Heinrich, o professor Dorigo e seus colegas testaram sua estrutura proposta em simulações de enxame com até 250 robôs aéreos e terrestres e em experimentos de prova de conceito com robôs reais. Os resultados destes testes foram altamente promissores, uma vez que a sua abordagem conseguiu coordenar eficazmente as ações de numerosos robôs.

No futuro, a equipa poderá realizar mais testes para avaliar o seu quadro numa gama mais ampla de cenários. Enquanto isso, eles planejam melhorar ainda mais a arquitetura de enxame proposta, para facilitar sua implantação futura em robôs reais.

“Uma das direções mais interessantes para pesquisas futuras com SoNS é o desenvolvimento de cérebros SoNS mais avançados e de computação hierárquica mais avançada, por exemplo, permitindo aprendizagem on-line ou capacidades de planejamento de missão autônoma”, acrescentaram o Dr.

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