O mundo já está cheio de robôs e vivemos com a mais diversa maquinaria à nossa volta – mas agora há uma equipa de investigadores da faculdade de engenharia da Universidade do Sul da Califórnia (USC) que acredita ter alcançado um feito único até ao momento: criar um membro robótico, controlado por inteligência artificial e conduzido por tendões – e que funciona tal e qual como nos animais: mesmo que haja um tropeção ou outro, num instante ficam prontos para o próximo passo. E isto era algo para o qual os robôs não tinham sido especificamente treinados.
E onde é que os cientistas se foram inspirar? No mundo animal, claro. Por exemplo, quando pensamos numa girafa recém-nascida ou num gnu, sabemos que o nascimento pode ser uma perigosa introdução ao mundo: há muitos predadores a aguardar por uma oportunidade de fazer uma bela refeição com o membro mais fraco do grupo. Foi isso que levou a que, em muitas espécies, as crias se tornem juvenis rapidamente após o nascimento.
O invento é, nada mais nada menos, do que um algoritmo inspirado na biologia, que pode permite aprender sozinho uma nova tarefa de caminhada em apenas 5 minutos, e depois adaptar-se a outras tarefas sem qualquer programação adicional.
Segundo o artigo de Francisco J. Valero-Cuevas, professor de Engenharia Biomédica, e dos seus estudantes de doutoramento, descrito na capa de março da Nature Machine Intelligence, a descoberta abre uma série de novas possibilidades na reprodução do movimento humano – e também de procurar outras soluções no caso da deficiência. No futuro, espera-se, será possível criar próteses responsivas e robôs que interajam com ambientes complexos e mutáveis.
“Atualmente, são necessários meses e até anos de treino para um robô estar pronto a interagir com o mundo, mas esta descoberta vai tornar esse processo bem mais rápido”, explicou Valero-Cuevas. “É uma aprendizagem muito semelhante à que fazem os bebés”, salientou ainda a sua aluna de doutoramento Marjaninejad, também autora do artigo. “São estes movimentos aleatórios da perna que permitem que o robô construa um mapa interno do seu membro e interaja com o ambiente.”
Os autores do artigo dizem que, ao contrário do que acontece na maioria dos seus trabalhos atuais, estes robôs aprendem fazendo e sem simulações de computador – o que faz toda a diferença, porque os programadores podem prever e codificar vários cenários, mas não todos os cenários possíveis. E, como se sabe, robôs pré-programados são inevitavelmente propensos a falhas…
“No entanto, se permitirmos que estes robôs aprendam com experiências relevantes, eles vão acabar por encontrar uma solução que pode não ser perfeita, mas será adaptada conforme seja necessário. Além disso, como aprendem pelo hábito, vão ainda ser capazes de imitar os nossos movimentos na vida quotidiana – e vão adotar tanto o andar apressado como o passo delicado ou o arrastar preguiçoso.
São descobertas de grande aplicação em cenários extremos, como o de busca e salvamento ou na exploração espacial, permitindo que robôs façam o que precisa ser feito sem serem escoltados ou supervisionados, enquanto se aventuram em um novo planeta, ou terreno incerto e perigoso, na sequência de catástrofes naturais.
