São Paulo — InkDesign News —
A interseção entre machine learning e robótica está avançando rapidamente, oferecendo novas maneiras para que máquinas se autossustentem e se adaptem a ambientes em constante mudança. Pesquisadores da Universidade de Columbia desenvolveram uma abordagem inovadora chamada “Metabolismo de Robô”, permitindo que robôs cresçam e se recuperem ao consumir partes de outros robôs ou do ambiente.
Contexto da pesquisa
A pesquisa foi publicada na revista Science Advances, abordando limitações dos robôs atuais que são sistemas fechados, incapazes de crescer, se curar ou se adaptar. Philippe Martin Wyder, autor principal e pesquisador, enfatiza que “a verdadeira autonomia significa que robôs não apenas precisam pensar por conta própria, mas também se sustentar fisicamente” (“True autonomy means robots must not only think for themselves but also physically sustain themselves”).
Método proposto
O modelo se baseia em módulos simples chamados Truss Links, que utilizam conectores magnéticos para se unir e gerar estruturas complexas. Esses módulos são capazes de se auto-organizar em formas bidimensionais, que posteriormente podem se transformar em robôs tridimensionais. A abordagem permite que os robôs integrem novos partes e, assim, “cresçam”. O foco está em replicar a modularidade observada em organismos biológicos, utilizando e reutilizando recursos do ambiente.
Resultados e impacto
Num dos experimentos, um robô em forma de tetraedro incorporou um link adicional, aumentando sua velocidade em descidas em mais de 66,5%. Hod Lipson, coautor do estudo, salienta que “a biologia é toda sobre adaptação” (“Biological bodies, in contrast, are all about adaptation”), destacando a importância de se criar robôs que possam usar e reaproveitar partes de outros robôs.
Esses avanços podem levar a uma nova era de ecologias robóticas, onde as máquinas mantêm-se de forma independente, adaptando-se a novas tarefas. Com aplicações potenciais em áreas como recuperação de desastres e exploração espacial, o “Metabolismo de Robô” representa um passo significativo em direção à autonomia das máquinas.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
