Engenheiros do MIT ensinam novos truques a um “robô guepardo”

Créditos: MIT News

Os engenheiros do famoso Instituto de Tecnologia de Massachussets, também conhecido como MIT, desenvolveram uma espécie de “robô guepardo”. Isto significa que a nova invenção robótica da equipe teve como inspiração a estrutura de um guepardo e, por essa razão, também possui habilidades que lembram às deste animal.

O novo robô guepardo é capaz de realizar saltos gigantes em alta velocidade e com uma agilidade impressionante, conforme revelado pelos cientistas por trás da nova invenção. Para fazer um bom proveito da capacidade de movimento da nova máquina, a possibilidade de realizar estes saltos gigantescos foi ensinada a ela através dos pesquisadores que a criaram.

Para isso, os engenheiros instalaram uma nova tecnologia que conta com um sensor de vídeo em tempo real, capaz de detectar possíveis obstáculos, como buracos, e fazer com que o robô seja capaz de atravessá-los.

Conforme informado pela equipe em um comunicado de imprensa realizado, este sistema de sensor de vídeo utiliza como base a profundidade do terreno percorrido, que é enviado a uma rede neural que “aprende” através da experiência e envia uma possível trajetória a ser traçada pelo robô. Esta trajetória é convertida em equações físicas que descrevem o movimento exato que a máquina deve realizar, com o objetivo de atravessar os obstáculos em sua frente.

A tecnologia inovadora significa que o robô pode ir a qualquer lugar sem precisar mapear o terreno primeiro, ou seja, tudo pode ser feito em tempo real. Além disso, isso indica que, no futuro, será possível permitir que os robôs se aventurem em locais como florestas, em missões de buscas, ou que até mesmo tenham a capacidade de subir escadas para entregar medicamentos a pessoas necessitadas.

Os pesquisadores ainda combinaram os melhores aspectos desses controladores com um módulo separado que diz respeito à visão da máquina em tempo real, para que assim fosse possível criar todo este sistema bastante complexo, segundo explica Gabriel Margolis, professor do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT, que participou do estudo.

Ele também informa que a parte final do treinamento envolveu um método baseado no sistema de tentativa e erro, o qual executou simulações do robô correndo em centenas de diferentes terrenos irregulares e “recompensando-o” a cada vez que o percurso fosse feito sem acidentes. Isso permitiu que o algoritmo aprendesse quais ações fazer para obter a maior recompensa.

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