{"id":296,"date":"2009-02-05T19:18:00","date_gmt":"2009-02-05T22:18:00","guid":{"rendered":"http:\/\/www.funcap.ce.gov.br\/2009\/02\/05\/cientistas-criam-cerebro-robotico-capaz-de-evoluir\/"},"modified":"2009-02-05T19:18:00","modified_gmt":"2009-02-05T22:18:00","slug":"cientistas-criam-cerebro-robotico-capaz-de-evoluir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ce.gov.br\/funcap\/2009\/02\/05\/cientistas-criam-cerebro-robotico-capaz-de-evoluir\/","title":{"rendered":"Cientistas criam c\u00e9rebro rob\u00f3tico capaz de evoluir"},"content":{"rendered":"\n\n\n\n
Qui, 05 de Fevereiro de 2009 10:20<\/td>\n<\/tr>\n
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Fonte: Site Inova\u00e7\u00e3o Tecnol\u00f3gica<\/strong><\/p>\n

Programar rob\u00f4s da forma tradicional, como se faz um programa de computador, \u00e9 uma tarefa repetitiva e exaustiva. Cada tarefa, cada passo e cada situa\u00e7\u00e3o diferentes devem ser cuidadosamente previstos e transformados em comandos para que o rob\u00f4 consiga lidar com quest\u00f5es triviais do dia-a-dia.<\/p>\n

Mas h\u00e1 alternativas, duas delas segmentadas de forma muito parecida com o que a ci\u00eancia atualmente faz com o pr\u00f3prios seres humanos.<\/p>\n

Aprendizados psicol\u00f3gico e biol\u00f3gico<\/strong><\/p>\n

A primeira delas \u00e9 uma abordagem psicol\u00f3gica, por meio da qual se procura ensinar um rob\u00f4, n\u00e3o tarefas espec\u00edficas, mas como ele pode aprender por si s\u00f3. O exemplo mais recente desta abordagem pode ser vista na reportagem Os rob\u00f4s est\u00e3o vindo. Ser\u00e1 que estamos preparados?.<\/p>\n

A segunda abordagem \u00e9 a biol\u00f3gica, em que se procura fazer com que o rob\u00f4 evolua com o tempo, da mesma forma que os seres vivos evolu\u00edram de organismos unicelulares at\u00e9 os primatas mais complexos de hoje. Este \u00e9 o enfoque adotado pela equipe do professor Christopher MacLeod, da Universidade Robert Gordon, na Inglaterra.<\/p>\n

C\u00e9rebro rob\u00f3tico capaz de evoluir<\/strong><\/p>\n

O que ele e sua equipe est\u00e1 desenvolvendo \u00e9 um “c\u00e9rebro de rob\u00f4” – um programa de computador elaborado com base em conceitos de redes neurais e intelig\u00eancia artificial – capaz de se adaptar a altera\u00e7\u00f5es f\u00edsicas no corpo do pr\u00f3prio rob\u00f4 – como o acr\u00e9scimo de um novo sensor ou de um nova garra manipuladora, de forma muito parecida com o que acontece quando acrescentamos um perif\u00e9rico ao nosso computador.<\/p>\n

“Se n\u00f3s queremos fazer rob\u00f4s human\u00f3ides realmente complexos, com cada vez mais sensores e comportamentos mais complexos, \u00e9 essencial que eles sejam capazes de crescer em complexidade ao longo do tempo – exatamente como as criaturas biol\u00f3gicas fizeram,” explica MacLeod.<\/p>\n

Os cientistas acreditam que o c\u00e9rebro dos animais cresceu em complexidade com a adi\u00e7\u00e3o de novos grupos de neur\u00f4nios acima dos j\u00e1 existentes, fazendo a complexidade do c\u00e9rebro crescer e tornando-os capazes de lidar com as novas situa\u00e7\u00f5es e com as altera\u00e7\u00f5es f\u00edsicas que eles sofreram ao longo do tempo.<\/p>\n

Rob\u00f4 que evolui<\/strong><\/p>\n

O rob\u00f4 capaz de evoluir, que est\u00e1 sendo constru\u00eddo pelos pesquisadores, \u00e9 controlado por uma rede neural, um programa de computador que replica a forma como o c\u00e9rebro animal aprende. Isto permite que ele seja “treinado” para produzir as a\u00e7\u00f5es desejadas, sem que cada passo dessas a\u00e7\u00f5es precise ser previsto. O resultado \u00e9 um rob\u00f4 que se torna capaz de lidar at\u00e9 mesmo com situa\u00e7\u00f5es imprevistas.<\/p>\n

A limita\u00e7\u00e3o \u00e9 que esse processo de aprendizado \u00e9 demorado – os animais levaram milh\u00f5es de anos para percorrer essa trilha. Os cientistas ent\u00e3o usam um algoritmo evolucion\u00e1rio, efetuando varia\u00e7\u00f5es nos controles do rob\u00f4 e mensurando os melhores resultados, de forma a determinar quando o rob\u00f4 aprendeu a fazer determinada tarefa.<\/p>\n

\u00c9 o caso, por exemplo, de um rob\u00f4 human\u00f3ide, que precisa aprender a ficar de p\u00e9. O programa recebe as leituras dos sensores de equil\u00edbrio e aciona os diversos motores, inicialmente de forma aleat\u00f3ria. A cada movimento que n\u00e3o d\u00e1 certo, fazendo o rob\u00f4 cair, o algoritmo aprende e cria uma nova varia\u00e7\u00e3o de movimentos para ser testada.<\/p>\n

Genoma rob\u00f3tico<\/strong><\/p>\n

Como na natureza, essas varia\u00e7\u00f5es s\u00e3o aleat\u00f3rias, criadas a partir de diversos “genomas” para representar diversos padr\u00f5es de comportamento e formas de agir. Os genomas que d\u00e3o mais certo, adaptando o rob\u00f4 para lidar com a situa\u00e7\u00e3o, v\u00e3o sendo juntados para criar novos genomas mais “evolu\u00eddos”, at\u00e9 se atingir o comportamento desejado.<\/p>\n

O c\u00e9rebro evolutivo para rob\u00f4s come\u00e7a funcionando com seis “neur\u00f4nios”. Ele foi capaz de fazer com que um rob\u00f4 bastante simples aprendesse a forma mais eficiente de percorrer uma determinada dist\u00e2ncia em 1.000 segundos.<\/p>\n

Algoritmo evolucion\u00e1rio incremental<\/strong><\/p>\n

Os cientistas perceberam que os algoritmos evolucion\u00e1rios tradicionais alcan\u00e7am rapidamente um limite e o rob\u00f4 para de aprender. Eles ent\u00e3o desenvolveram um algoritmo evolucion\u00e1rio incremental, que fixa o aprendizado alcan\u00e7ado e parte para melhorias automaticamente.<\/p>\n

O teste principal, contudo, ainda estava por vir. Os pesquisadores colocaram novas “pernas” no rob\u00f4, o que fez com que ele se tornasse incapaz de cumprir sua tarefa de movimenta\u00e7\u00e3o como fazia antes.<\/p>\n

O algoritmo evolucion\u00e1rio incremental criou ent\u00e3o novos “neur\u00f4nios”, que aprenderam a lidar com as novas pernas e refez o aprendizado de andar. A seguir, ele aprendeu novamente como cumprir a sua tarefa de percorrer a dist\u00e2ncia no prazo determinado.<\/p>\n

Pr\u00f3teses inteligentes<\/strong><\/p>\n

O c\u00e9rebro rob\u00f3tico tamb\u00e9m aprendeu como lidar com a vis\u00e3o. Quando o rob\u00f4 recebeu uma c\u00e2mera, a rede neural criou novos neur\u00f4nios que permitiram que ele aprendesse a seguir ou evitar a luz captada pela c\u00e2mera.<\/p>\n

As possibilidades de aplica\u00e7\u00e3o dos novos algoritmos evolucion\u00e1rios incrementais s\u00e3o inumer\u00e1veis, abarcando toda a \u00e1rea da rob\u00f3tica.<\/p>\n

Os pesquisadores planejam utiliz\u00e1-lo tamb\u00e9m no controle de novas pr\u00f3teses inteligentes, como pernas e bra\u00e7os rob\u00f3ticos.<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n


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