Em uma nova pesquisa, modelos de aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA) estão sendo aplicados para o design de robôs, demonstrando a capacidade de gerar estruturas inovadoras e melhorar o desempenho de máquinas físicas.
Contexto da pesquisa
Pesquisadores do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL) investigaram como modelos de difusão — técnicas específicas de IA — podem ser utilizados para criar robôs mais eficientes. Recentemente, eles aplicaram essa tecnologia em um robô que é capaz de saltar mais alto e aterrissar de forma segura.
Método proposto
O estudo utilizou modelos de difusão que geram designs de robôs de forma autônoma, utilizando um vetor de incorporação inicial para guiar as criações. Os pesquisadores exploraram 500 designs potenciais, selecionando os 12 mais promissores baseados no desempenho em simulações e otimizaram o vetor progressivamente.
“O nosso modelo de difusão sugeriu uma forma única, permitindo que o robô armazenasse mais energia antes de saltar, sem tornar as conexões muito frágeis.”
(“Our diffusion model came up with a better idea by suggesting a unique shape that allowed the robot to store more energy before it jumped, without making the links too thin.”)— Byungchul Kim, Pesquisador, MIT CSAIL
Resultados e impacto
Os resultados foram significativos; o robô projetado pela IA conseguiu saltar em média cerca de 2 pés, quase 41% mais alto do que um robô semelhante projetado sem assistência de IA. A adaptação nas ligações do robô, que agora são curvas e robustas, em comparação com as ligações retas do modelo anterior, mostra uma abordagem inovadora no design mecânico.
“Queremos explorar objetivos mais flexíveis… imagine usar linguagem natural para guiar um modelo de difusão a criar um robô que pode pegar um copo.”
(“We want to branch out to more flexible goals… Imagine using natural language to guide a diffusion model to draft a robot that can pick up a mug.”)— Tsun-Hsuan “Johnson” Wang, Estudante de doutorado, MIT CSAIL
Esse avanço na tecnologia de robôs poderia beneficiar empresas na fabricação de robôs domésticos e em outras áreas, permitindo protótipos mais eficientes e economizando tempo em iterações de design.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
