Máquinas modulares, desenvolvidas por pesquisadores da Universidade Northwestern com apoio de inteligência artificial, conseguem se reorganizar e operar mesmo após avarias, abrindo caminho para uma nova era de robôs resilientes.
Pesquisadores da Universidade Northwestern, nos Estados Unidos, alcançaram um marco significativo na robótica ao desenvolverem as chamadas “metamáquinas”, robôs modulares com uma capacidade surpreendente de resiliência. Essas invenções inovadoras são projetadas com auxílio de inteligência artificial (IA) e conseguem continuar se movendo e operando mesmo depois de sofrerem danos ou perderem partes de seus corpos.
A tecnologia por trás dessas metamáquinas aponta para um futuro onde robôs poderão se adaptar a ambientes imprevisíveis e até mesmo serem reconstruídos em campo, conforme a necessidade. A descoberta representa um avanço crucial para diversas aplicações, desde exploração até operações de resgate em condições adversas.
O estudo detalhado sobre essas capacidades foi publicado na revista científica Proceedings of the National Academy of Sciences, conforme informações divulgadas pelo g1.
O Que São as Metamáquinas e Como Funcionam?
As metamáquinas são compostas por módulos independentes, cada um equipado com seu próprio motor, bateria e computador. Esses módulos podem funcionar de forma autônoma ou em conjunto, conectando-se para formar máquinas mais complexas. Essa modularidade é a chave para sua adaptabilidade.
Quando conectados, esses blocos permitem que as máquinas realizem diversas ações, como correr, saltar e se levantar após quedas. O mais impressionante é a sua capacidade de seguir operando mesmo depois de sofrer avarias significativas, demonstrando uma robustez sem precedentes.
Sam Kriegman, professor assistente da Universidade Northwestern e pesquisador líder do projeto, explicou à agência Reuters: “Estamos criando robôs feitos de robôs. É por isso que os chamo de metamáquinas”. Ele ressaltou a principal característica: “Se uma parte do corpo é danificada ou perdida, o restante continua funcionando”.
A Inteligência Artificial Por Trás da Criação
Para otimizar os formatos e garantir a eficiência das metamáquinas, a equipe de cientistas utilizou um algoritmo evolutivo baseado em inteligência artificial. Esse algoritmo gera diferentes “planos corporais” em simulações, permitindo testar uma vasta gama de configurações.
Os modelos que demonstram melhor desempenho são selecionados e aprimorados progressivamente, em um processo que mimetiza a seleção natural. Esse sistema de IA foi capaz de produzir designs incomuns, que se diferenciam dos robôs tradicionais inspirados em formas humanas ou animais, mas que são altamente eficientes para a locomoção.
Kriegman destacou o desafio da complexidade: “Com apenas dois módulos, é possível criar quase 500 designs diferentes. Com cinco módulos, já existem centenas de bilhões de combinações possíveis”. Ele enfatizou o papel crucial da IA nesse processo: “Você não sabe qual design é bom ou ruim até dar a ele a oportunidade de aprender. E é aí que a IA entra”.
Resiliência em Ação e Aplicações Futuras
Nos testes realizados em ambientes externos, as metamáquinas com três, quatro e cinco “pernas” demonstraram sua capacidade de atravessar terrenos variados, incluindo cascalho, grama, areia, lama, folhas e superfícies irregulares. Essa versatilidade é um testemunho da sua adaptabilidade e desempenho físico.
O objetivo central dos pesquisadores foi combinar adaptabilidade com um alto desempenho físico. Kriegman afirmou: “Queríamos criar robôs mais resilientes, que pudessem evoluir. A natureza nos mostra que, se você quer criar um agente inteligente, deve começar pelo movimento”.
Um exemplo notável da resiliência dessas máquinas é o que acontece ao serem divididas. “Corte qualquer outra tecnologia ao meio e você terá lixo. Aqui, você tem duas máquinas que continuam operando”, explicou o pesquisador, ilustrando a capacidade de cada parte se tornar um novo robô funcional.
Os cientistas preveem que essa tecnologia permitirá a criação de robôs capazes de se adaptar a ambientes imprevisíveis e serem até mesmo reconstruídos em campo, conforme a necessidade. Kriegman concluiu: “É muito difícil prever exatamente o que um robô precisará fazer antes de colocá-lo no mundo real. Por isso, seria extremamente útil que ele pudesse ser redesenhado e reconstruído sob demanda”. Essa abordagem abre caminho para uma nova geração de robôs mais versáteis e autossuficientes.