Evolução robótica pode ajudar a explorar outros mundos

Evolução artificial

Enxames de pequenos robôs colaborativos poderão tirar proveito da seleção darwiniana para completar tarefas complexas de forma mais eficiente.

Eliseo Ferrante e seus colegas da Universidade de Leuven, na Bélgica, estão pensando em usar esse aspecto da evolução, que deu tão certo aqui na Terra, para explorar outros mundos usando robôs mais simples e mais baratos.

Evolução robótica pode ajudar a explorar outros mundos

Os insetos sociais, como formigas, abelhas e cupins têm servido de inspiração para a criação de enxames de robôs há algum tempo, gerando uma divisão do trabalho auto-organizada na qual diferentes robôs se especializam automaticamente para a realização de diferentes sub-tarefas.

No entanto, projetar controladores que permitam que os robôs se organizem de forma eficaz não é uma tarefa que possa ser considerada resolvida.

Inspirando-se na maneira pela qual as formigas organizam seu trabalho e dividem as tarefas, a equipe evoluiu comportamentos robóticos complexos utilizando evolução artificial e simulações detalhadas de robôs – e obteve um rendimento inédito, de longe o melhor já obtido até agora.

Evolução gramatical

O novo método baseia-se na evolução gramatical e permite a evolução de comportamentos que mostraram um nível de complexidade nunca alcançado antes.

O avanço deixou os pesquisadores entusiasmados com a possibilidade de realizar na prática um dos grandes sonhos do campo da robótica de enxame: explorar ambientes complexos, como a Lua e outros planetas.

“O cenário que estudamos envolve uma forma avançada da divisão do trabalho, comum em sociedades de insetos e conhecida como ‘separação de tarefas’, na qual dois conjuntos de tarefas têm de ser executados em sequência por indivíduos diferentes. Nossos resultados mostram que o particionamento da tarefa é favorecido sempre que o ambiente possui recursos que, quando explorados, reduzem os custos da mudança e aumentam a eficiência líquida do grupo,” escreveu a equipe.

Bibliografia:
Evolution of Self-Organized Task Specialization in Robot Swarms
Eliseo Ferrante, Ali Emre Turgut, Edgar Duéñez-Guzmán, Marco Dorigo, Tom Wenseleers
PLOS Computational Biology
Vol.: Published online
DOI: 10.1371/journal.pcbi.1004273
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