Tecnologia Científica

Criatividade auxiliada por computador no projeto de robôs
O novo sistema dos pesquisadores do MIT otimiza a forma dos robôs para atravessar vários tipos de terreno.
Por Daniel Ackerman - 30/11/2020


Os pesquisadores do MIT automatizaram e otimizaram o projeto do robô com um sistema chamado RoboGrammar. O sistema cria robôs inspirados em artrópodes para atravessar uma variedade de terrenos. Na foto, vários projetos de robôs gerados com o RoboGrammar. Créditos: Cortesia dos pesquisadores

Então, você precisa de um robô que sobe escadas. Qual a forma desse robô? Deve ter duas pernas, como uma pessoa? Ou seis, como uma formiga?

Escolher a forma certa será vital para a capacidade do seu robô de atravessar um terreno específico. E é impossível construir e testar todas as formas potenciais. Mas agora um sistema desenvolvido pelo MIT torna possível simulá-los e determinar qual projeto funciona melhor.

Você começa dizendo ao sistema, chamado RoboGrammar, quais peças do robô estão espalhadas por sua oficina - rodas, juntas, etc. Você também informa em qual terreno seu robô precisará navegar. E o RoboGrammar faz o resto, gerando uma estrutura otimizada e um programa de controle para o seu robô.

O avanço pode injetar no campo uma dose de criatividade auxiliada por computador. “O projeto do robô ainda é um processo muito manual”, diz Allan Zhao, o autor principal do artigo e um aluno de doutorado no Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL). Ele descreve o RoboGrammar como “uma maneira de apresentar projetos de robôs novos e mais criativos que poderiam ser potencialmente mais eficazes”.

Zhao é o autor principal do artigo, que ele apresentará na conferência SIGGRAPH Ásia deste mês. Os co-autores incluem a estudante de doutorado Jie Xu, a pós-doutoranda Mina Konaković-Luković, a pós-doutorada Josephine Hughes, o aluno de doutorado Andrew Spielberg e os professores Daniela Rus e Wojciech Matusik, todos do MIT.

Regras básicas

Os robôs são construídos para uma variedade quase infinita de tarefas, mas “todos eles tendem a ser muito semelhantes em sua forma geral e design”, diz Zhao. Por exemplo, “quando você pensa em construir um robô que precisa cruzar vários terrenos, você imediatamente salta para um quadrúpede”, acrescenta ele, referindo-se a um animal de quatro patas como um cachorro. “Estávamos nos perguntando se esse é realmente o design ideal.”

A equipe de Zhao especulou que um design mais inovador poderia melhorar a funcionalidade. Então, eles construíram um modelo de computador para a tarefa - um sistema que não foi indevidamente influenciado por convenções anteriores. E embora a inventividade fosse o objetivo, Zhao teve que estabelecer algumas regras básicas.

O universo de formas possíveis de robôs é “principalmente composto de designs absurdos”, escreve Zhao no jornal. “Se você puder conectar as partes de maneiras arbitrárias, acabará em uma confusão”, diz ele. Para evitar isso, sua equipe desenvolveu uma “gramática de grafos” - um conjunto de restrições sobre a disposição dos componentes de um robô. Por exemplo, segmentos de perna adjacentes devem ser conectados com uma junta, não com outro segmento de perna. Essas regras garantem que cada projeto gerado por computador funcione, pelo menos em um nível rudimentar.

Zhao diz que as regras de sua gramática gráfica foram inspiradas não por outros robôs, mas por animais - artrópodes em particular. Esses invertebrados incluem insetos, aranhas e lagostas. Como grupo, os artrópodes são uma história de sucesso evolutivo, representando mais de 80% das espécies animais conhecidas. “Eles se caracterizam por ter um corpo central com número variável de segmentos. Alguns segmentos podem ter pernas conectadas ”, diz Zhao. “E percebemos que isso é o suficiente para descrever não apenas artrópodes, mas também formas mais familiares”, incluindo quadrúpedes. Zhao adotou as regras inspiradas em artrópodes graças em parte a essa flexibilidade, embora ele tenha adicionado alguns floreios mecânicos. Por exemplo, ele permitiu que o computador conjurasse rodas em vez de pernas.

Uma falange de robôs

Usando a gramática de grafos de Zhao, o RoboGrammar opera em três etapas sequenciais: definir o problema, desenhar possíveis soluções robóticas e, em seguida, selecionar as melhores. A definição do problema cabe principalmente ao usuário humano, que insere o conjunto de componentes robóticos disponíveis, como motores, pernas e segmentos de conexão. “Essa é a chave para garantir que os robôs finais possam realmente ser construídos no mundo real”, diz Zhao. O usuário também especifica a variedade de terreno a ser percorrido, que pode incluir combinações de elementos como degraus, áreas planas ou superfícies escorregadias.

Com essas entradas, o RoboGrammar usa as regras da gramática do gráfico para projetar centenas de milhares de estruturas de robôs em potencial. Alguns se parecem vagamente com um carro de corrida. Outros parecem uma aranha ou uma pessoa fazendo flexões. “Foi muito inspirador para nós ver a variedade de designs”, disse Zhao. “Isso definitivamente mostra a expressividade da gramática.” Mas, embora a gramática possa gerar quantidade, seus designs nem sempre são de ótima qualidade.

A escolha do melhor design de robô requer o controle dos movimentos de cada robô e a avaliação de sua função. “Até agora, esses robôs são apenas estruturas”, diz Zhao. O controlador é o conjunto de instruções que dá vida a essas estruturas, governando a sequência de movimento dos vários motores do robô. A equipe desenvolveu um controlador para cada robô com um algoritmo chamado Model Predictive Control, que prioriza o movimento rápido para frente.

“A forma e o controlador do robô estão profundamente interligados”, diz Zhao, “é por isso que temos que otimizar um controlador para cada robô individualmente”. Uma vez que cada robô simulado está livre para se mover, os pesquisadores procuram robôs de alto desempenho com uma "pesquisa heurística de gráfico". Esse algoritmo de rede neural faz a amostragem e avaliação iterativa de conjuntos de robôs e aprende quais projetos tendem a funcionar melhor para uma determinada tarefa. “A função heurística melhora com o tempo”, diz Zhao, “e a pesquisa converge para o robô ideal”.

Tudo isso acontece antes que o designer humano pegue um parafuso.

“Este trabalho é o coroamento de uma jornada de 25 anos para projetar automaticamente a morfologia e o controle dos robôs”, disse Hod Lipson, engenheiro mecânico e cientista da computação da Universidade de Columbia, que não esteve envolvido no projeto. “A ideia de usar gramáticas de forma já existe há algum tempo, mas em nenhum lugar ela foi executada tão bem como neste trabalho. Assim que conseguirmos que as máquinas projetem, façam e programem robôs automaticamente, todas as apostas estão encerradas. ”

Zhao pretende que o sistema seja uma centelha para a criatividade humana. Ele descreve o RoboGrammar como uma “ferramenta para projetistas de robôs para expandir o espaço das estruturas de robôs nas quais eles se baseiam”. Para mostrar sua viabilidade, sua equipe planeja construir e testar alguns dos robôs ideais do RoboGrammar no mundo real. Zhao acrescenta que o sistema pode ser adaptado para perseguir objetivos robóticos além da travessia de terreno. E ele diz que RoboGrammar pode ajudar a povoar mundos virtuais. “Digamos que em um videogame você queira gerar muitos tipos de robôs, sem que um artista tenha que criar cada um”, diz Zhao. “RoboGrammar funcionaria para isso quase imediatamente.”

Um resultado surpreendente do projeto? “A maioria dos projetos acabou tendo quatro patas no final”, diz Zhao. Talvez os projetistas de robôs manuais estivessem certos em gravitar em torno dos quadrúpedes o tempo todo. “Talvez realmente haja algo nisso.”

 

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