Nuremberg, Alemanha — InkDesign News — Pesquisas recentes em robótica focam no uso de princípios evolutivos para otimizar a tomada de decisões em equipes de robôs, ampliando a eficiência e autonomia em tarefas complexas de automação.
Tecnologia aplicada
A Dra. Tanja Katharina Kaiser, líder do Laboratório Satellite de Sistemas Multi-Robôs na Universidade de Tecnologia de Nuremberg, trabalha no desenvolvimento de sistemas robóticos adaptativos baseados em inteligência artificial para resolver desafios do mundo real. Os robôs utilizam algoritmos evolutivos que simulam processos naturais de seleção para aprimorar decisões coletivas. Sensores variados, como câmeras RGB-D e sensores de proximidade, são integrados para percepção ambiental e comunicação eficiente entre as unidades. O sistema é projetado para operar com autonomia em ambientes dinâmicos e incertos, adaptando comportamentos conforme condições mutantes.
Desenvolvimento e testes
Os robôs passam por ciclos extensivos de treinamento em simulação e testes práticos para validar a eficácia dos algoritmos evolutivos. O foco está em reduzir o tempo de resposta das decisões, melhorar a coordenação em equipe e aumentar a robustez frente a falhas de comunicação. As múltiplas iterações de avaliação promovem a evolução contínua de estratégias cooperativas, essenciais para tarefas como exploração, busca e resgate, e inspeção automatizada em ambientes industriais. O laboratório utiliza tanto simulações virtuais quanto cenários reais em campo para aferir desempenho.
Impacto e aplicações
Essas pesquisas têm potencial significativo para transformar operações industriais e logísticas, onde equipes autônomas de robôs podem substituir ou auxiliar humanos em ambientes perigosos ou inacessíveis. A abordagem facilita a escalabilidade dos sistemas robóticos e a rápida adaptação a novos desafios sem reprogramação extensiva. “A chave está em permitir que os robôs aprendam coletivamente a partir da interação contínua com o ambiente e entre si” (“The key is allowing robots to collectively learn from ongoing interaction with the environment and each other”).
“A chave está em permitir que os robôs aprendam coletivamente a partir da interação contínua com o ambiente e entre si”
(“The key is allowing robots to collectively learn from ongoing interaction with the environment and each other”)— Tanja Katharina Kaiser, Pesquisadora Sênior, Universidade de Tecnologia Nuremberg
O próximo passo dos estudos envolve a integração de avançados sistemas de comunicação sem fio para otimizar a troca de dados em tempo real e o uso de sensores adicionais para melhorar o entendimento contextual. Essa pesquisa abre caminho para equipes robóticas autônomas mais inteligentes, colaborativas e capazes de lidar com aplicações diversas em automação industrial e urbana.
Fonte: (Robohub – Robótica & Automação)
