Em um novo artigo publicado na Science Robotics, engenheiros suíços apresentaram um sistema que ensina um robô a se mover mais rápido do que nunca, enquanto tenta evitar ser derrubado. Ele também é capaz de se levantar se cair no chão. Existem vários vídeos na web com robôs se equilibrando para não cair, mas, no caso citado, esses novos robôs não tiveram os movimentos programados. Eles simplesmente aprendem novos movimentos por si só.
O ANYmal foi originalmente projetado por pesquisadores do Robotic Systems Laboratory, do Instituto Federal de Tecnologia da Suíça (ETH Zurich). Desde então, têm sido comercializados como parte da empresa ANYbotics, fundada em 2016, e continua a ganhar melhorias.
Ao contrário de muitos dos robôs de quatro pernas que existem hoje, este robô à prova d’água foi projetado especificamente para viagens em áreas de difícil acesso, como florestas, complexos industriais e paisagens com neve. De acordo com a ANYbotics, ele já pode ser usado para alcançar lugares perigosos onde humanos não podem ir, e até para missões de busca e salvamento. Ele até já fez uma ponta em um episódio da série X-Files no ano passado.
Embora os robôs de quatro pernas sejam mais ágeis e com melhor coordenação do que seus equivalentes de duas pernas, ainda há muito espaço para melhorias. Uma das soluções que a robótica encontrou é uma forma de aprendizado de máquina chamado aprendizado por reforço.
Esse método permite que os robôs treinem por si mesmos por meio de um modelo de tentativa e erro, para encontrar a melhor maneira de executar uma tarefa, como caminhar. Em suma, aprender por reforço permitiria ao robô quase “pensar” e aprender como um animal, com sua própria lógica interna.
No entanto, usar o aprendizado por reforço com um robô com pernas não é uma tarefa fácil, já que tanto o autômato, quanto seus movimentos são muito complexos. Até agora, os cientistas se limitaram a fazer essas simulações por computador. “Mas usar os dados dessas simulações para treinar robôs reais também é difícil”, diz Jemin Hwangbo, cientista do Robotic Systems Laboratory da ETH Zurich.
“Tem sido extremamente complexo desenvolver políticas de controle para robôs tão sofisticados”, disse ele. “Existem inúmeras situações com as quais um desses robôs pode se encontrar, e é quase impossível projetar uma lógica de controle que cubra todos eles.”
No artigo, Hwangbo e sua equipe escreveram como desenvolveram uma rede neural que lhes permitiu mover os dados da simulação para o robô com mais facilidade e eficiência do que antes.
Essas simulações foram quase mil vezes mais rápidas do que teriam sido no mundo real. A equipe disse que eles também foram capazes de reduzir o poder de computação necessário para fazer uma simulação como essa, e que isso poderia ser feito com um computador comum.
Seus últimos resultados, que mostraram em uma série de vídeos, são realmente impressionantes (e também um pouco assustadores). O último robô da ANYmal foi capaz de melhorar seu recorde de velocidade em 25% e foi capaz de processar as ordens com mais precisão. Ele permaneceu em pé, enquanto os pesquisadores faziam todo o possível para derrubá-lo. Também conseguia se levantar depois de cair no chão, o que, segundo a equipe, nunca havia sido observado em um robô de quatro patas com esse nível de complexidade.
Além disso, de acordo com Hwango, seu sistema deve funcionar em qualquer robô da ANYmal. Segundo os pesquisadores, isso poderia ajudar qualquer robô de quatro patas a se levantar. Mas ainda há muito trabalho a ser feito para que o robô tenha agilidade em uma ampla gama de situações.
“Os princípios que apresentamos neste documento são apenas para um terreno uniforme”, disse ele.
“Para atravessar terrenos difíceis e não estruturados, precisamos de sensores de visão e um sistema adequado para processar suas informações. Estamos trabalhando nesse sentido e esperamos ter uma solução mais versátil em breve”.
Enquanto isso, vamos esperar que esses robôs não lembrem de nada da violência que cometemos contra eles em nome da Ciência. :))
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