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Os cientistas desenvolvem ‘minicérebros’ para ajudar os robôs a reconhecer a dor e a se auto-reparar

Usando uma abordagem inspirada no cérebro, cientistas da Universidade Tecnológica de Nanyang, Cingapura (NTU Cingapura) desenvolveram uma maneira de os robôs terem inteligência artificial (IA) para reconhecer a dor e se auto-reparar quando danificados.

O sistema possui nós sensores habilitados para IA para processar e responder à ‘dor’ decorrente da pressão exercida por uma força física. O sistema também permite que o robô detecte e conserte seus próprios danos quando levemente ‘ferido’, sem a necessidade de intervenção humana.

Atualmente, os robôs usam uma rede de sensores para gerar informações sobre seu ambiente imediato. Por exemplo, um robô de resgate de desastres usa sensores de câmera e microfone para localizar um sobrevivente sob os destroços e puxa a pessoa para fora com a orientação de sensores de toque em seus braços. Um robô de fábrica trabalhando em uma linha de montagem usa a visão para guiar seu braço até o local correto e sensores de toque para determinar se o objeto está escorregando ao ser pego.

Os sensores atuais normalmente não processam informações, mas as enviam para uma única unidade de processamento central grande e poderosa, onde ocorre o aprendizado. Como resultado, os robôs existentes geralmente são fortemente conectados, o que resulta em tempos de resposta atrasados. Eles também são suscetíveis a danos que exigirão manutenção e reparo, que podem ser longos e caros.

A nova abordagem NTU incorpora IA na rede de nós sensores, conectados a várias unidades de processamento pequenas e menos poderosas, que agem como ‘minicérebros’ distribuídos na pele robótica. Isso significa que o aprendizado acontece localmente e os requisitos de fiação e o tempo de resposta do robô são reduzidos de cinco a dez vezes em comparação com os robôs convencionais, dizem os cientistas.

Combinar o sistema com um tipo de material de gel iônico autocurante significa que os robôs, quando danificados, podem recuperar suas funções mecânicas sem intervenção humana.

A pesquisa inovadora pelos cientistas da NTU foi publicada na revista científica Nature Communications em agosto.

O co-autor do estudo, o professor associado Arindam Basu, da Escola de Engenharia Elétrica e Eletrônica, disse: “Para que os robôs trabalhem juntos com humanos um dia, uma preocupação é como garantir que eles interagirão com segurança conosco. Por esse motivo, cientistas de todo o mundo têm encontrado maneiras de trazer um senso de consciência aos robôs, como ser capaz de “sentir” a dor, reagir a ela e resistir a condições operacionais adversas. No entanto, a complexidade de reunir a multiplicidade de sensores necessário e a fragilidade resultante de tal sistema é uma barreira importante para a adoção generalizada. “

Assoc Prof Basu, que é um especialista em computação neuromórfica, acrescentou: “Nosso trabalho demonstrou a viabilidade de um sistema robótico que é capaz de processar informações de maneira eficiente com o mínimo de fiação e circuitos. Ao reduzir o número de componentes eletrônicos necessários, nosso sistema deve se tornar acessível e escalável. Isso ajudará a acelerar a adoção de uma nova geração de robôs no mercado. “

O sistema robusto permite que o robô ‘ferido’ se auto-repare

Para ensinar o robô a reconhecer a dor e aprender estímulos prejudiciais, a equipe de pesquisa criou os memtransistores, que são dispositivos eletrônicos ‘parecidos com o cérebro’, capazes de memória e processamento de informações, como receptores e sinapses artificiais da dor.

Por meio de experimentos de laboratório, a equipe de pesquisa demonstrou como o robô foi capaz de aprender a responder a ferimentos em tempo real. Eles também mostraram que o robô continuou a responder à pressão mesmo após danos, comprovando a robustez do sistema.

Quando “ferido” com o corte de um objeto pontiagudo, o robô perde rapidamente a função mecânica. Mas as moléculas no gel iônico de autocura começam a interagir, fazendo com que o robô “costure” sua “ferida” e restaure sua função enquanto mantém alta capacidade de resposta.

O primeiro autor do estudo, Rohit Abraham John, que também é pesquisador da School of Materials Science & Engineering da NTU, disse: “As propriedades de autocura desses novos dispositivos ajudam o sistema robótico a se costurar repetidamente quando ‘ ferido “com um corte ou arranhão, mesmo em temperatura ambiente. Isso imita o funcionamento do nosso sistema biológico, muito parecido com a forma como a pele humana cura por conta própria após um corte.

“Em nossos testes, nosso robô pode ‘sobreviver’ e responder a danos mecânicos não intencionais decorrentes de ferimentos leves, como arranhões e solavancos, enquanto continua a trabalhar de forma eficaz. Se tal sistema fosse usado com robôs em ambientes reais, poderia contribuir para economia na manutenção. “

O professor associado Nripan Mathews, que é co-autor principal e da Escola de Ciência e Engenharia de Materiais da NTU, disse: “Os robôs convencionais realizam tarefas de maneira programável estruturada, mas os nossos podem perceber seu ambiente, aprendendo e adaptando o comportamento de acordo. A maioria dos pesquisadores se concentra em fazer sensores cada vez mais sensíveis, mas não se concentra nos desafios de como eles podem tomar decisões com eficácia.Tais pesquisas são necessárias para que a próxima geração de robôs interaja efetivamente com os humanos.

“Neste trabalho, nossa equipe adotou uma abordagem que está fora do comum, aplicando novos materiais de aprendizagem, dispositivos e métodos de fabricação para robôs para imitar as funções neurobiológicas humanas. Ainda em um estágio de protótipo, nossas descobertas estabeleceram estruturas importantes para o campo, apontando o caminho a seguir para os pesquisadores enfrentarem esses desafios. “

Com base em seu trabalho anterior em eletrônica neuromórfica, como o uso de dispositivos ativados por luz para reconhecer objetos, a equipe de pesquisa da NTU agora está procurando colaborar com parceiros da indústria e laboratórios de pesquisa do governo para aprimorar seu sistema para aplicação em larga escala.

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