Robô com AI monta insetos ciborgues para resgate

São Paulo — InkDesign News —

Cientistas da Universidade Tecnológica de Nanyang, em Cingapura, desenvolveram um sistema automatizado que utiliza machine learning para a montagem de insetos cibernéticos com mochilas eletrônicas. Essa inovação promete otimizar operações de busca e resgate em ambientes complexos.

Contexto da pesquisa

O trabalho liderado pelo Professor Hirotaka Sato visa melhorar a preparação e o uso de insetos híbridos em situações de emergência. Os insetos, como os gafanhotos hissing de Madagascar, são transformados em robôs guiados por estimulações elétricas, tornando-se ferramenta valiosa em cenários de desastres.

Método proposto

A equipe desenvolveu um sistema robótico de montagem que utiliza visão computacional e um algoritmo proprietário para identificar pontos anatômicos ótimos para a colocação de eletrodos. O método automatizado permite a aplicação das mochilas eletrônicas em apenas 1 minuto e 8 segundos, uma velocidade 60 vezes maior que os métodos manuais, que podem levar mais de uma hora.

(“Our innovation makes the dream of deploying large numbers of cyborg insects in real-life scenarios far more practical.”)

— Professor Hirotaka Sato, Universidade Tecnológica de Nanyang

Resultados e impacto

Além de aumentar a eficiência, o novo sistema também minimiza erros humanos. Em testes em laboratório, os insetos demonstraram manobras precisas, como curvas de mais de 70 graus e redução de velocidade de até 68% sob comando. Um grupo de quatro insetos conseguiu cobrir mais de 80% de uma área repleta de obstáculos em apenas 10,5 minutos.

No dia 30 de março de 2025, uma equipe com 10 insetos cibernéticos foi enviada à Myanmar como parte da resposta a um terremoto devastador, marcando a primeira operação humanitária utilizando robôs insetos. Essa experiência destaca o grande potencial da robótica baseada em insetos para localizar sobreviventes em áreas afetadas, onde robôs convencionais teriam dificuldades de acesso.

“A aprendizagem gerada com nossa implantação em campo mostra que é essencial criar uma infraestrutura que suporte a produção e implantação em massa”, declarou Sato.

As aplicações práticas desse estudo incluem o uso em inspeções de estruturas civis e ações em desastres, com o objetivo de validar a eficácia e preparar a tecnologia para uso industrial.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)