Pesquisadores da KAIST desenvolveram um sistema nervoso artificial que permite a robôs responderem a estímulos externos de forma semelhante a humanos, utilizando princípios de machine learning e inteligência artificial.
Contexto da pesquisa
A pesquisa, realizada na Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), liderada pelo professor Shinhyun Choi, foca em desenvolver robôs que possam perceber e reagir ao seu ambiente de maneira mais eficaz. Este desenvolvimento é crucial para aplicações em robótica, incluindo próteses robóticas e robôs de tamanho ultrapequeno.
Método proposto
Os pesquisadores introduziram um sistema nervoso artificial baseado em um semicondutor neuromórfico, que imita a função do sistema sensorial dos organismos vivos. O novo memristor é capaz de reproduzir padrões de resposta neural complexos, como a “habitação” e a “sensibilização”, permitindo que robôs ignorem estímulos seguros e respondam rapidamente a perigos. Isso é feito através de uma camada adicional que altera a condutividade em direções opostas, semelhante ao comportamento dinâmico das sinapses do sistema nervoso real.
Resultados e impacto
Os testes demonstraram que a mão robótica, inicialmente sensível a estímulos táteis, passou a ignorá-los após exposição repetida, evidenciando um comportamento de habituamento. No momento em que um estímulo perigoso, como uma descarga elétrica, foi aplicado, a mão reagiu novamente com sensibilidade, confirmando a eficácia do sistema. Este avanço promete possibilitar o desenvolvimento de robôs mais inteligentes e energeticamente eficientes.
“Ao imitar o sistema nervoso sensorial humano com semicondutores de próxima geração, abrimos a possibilidade de implementar um novo conceito de robôs que são mais inteligentes e energeticamente eficientes na resposta a ambientes externos.”
(“By mimicking the human sensory nervous system with next-generation semiconductors, we have opened up the possibility of implementing a new concept of robots that are smarter and more energy-efficient in responding to external environments.”)— See-On Park, Pesquisador, KAIST
Os próximos passos envolvem a aplicação dessa tecnologia em diversas áreas, incluindo robôs militares e médicos, além de potencialmente revolucionar a robótica nos próximos anos.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
