O mais recente robô voador em escala de inseto do MIT decifrou o código em um vôo rápido e ágil. É pequeno o suficiente para entrar em edifícios desabados após um terremoto. É rápido o suficiente para ultrapassar os detritos que caem de estruturas instáveis. Durante anos, os microrrobôs foram lentos. Eles seguiram caminhos suaves e previsíveis. Agora, graças a um novo sistema de controle de IA, eles imitam as manobras erráticas e de alto desempenho de insetos reais.
As implicações são imediatas: melhores capacidades de busca e salvamento. Mas o salto no desempenho também é uma vitória para a própria engenharia robótica.
Por que os microrrobôs tradicionais ficam aquém
Historicamente, os microrobôs aéreos enfrentaram duas restrições difíceis. O hardware era frágil. O software de controle era rígido. Os pesquisadores poderiam construir estruturas mais leves e atuadores de asas mais rápidos. Mas sem um cérebro capaz de processar aerodinâmica complexa em tempo real, esses ganhos de hardware não foram utilizados.
Os humanos sintonizaram os controladores manualmente. Foi lento. Foi impreciso. O robô não conseguia explorar o seu próprio potencial.
Kevin Chen, professor associado do Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação do MIT, liderou a iniciativa para mudar isso. Sua equipe não apenas ajustou o hardware. Eles reconstruíram o “cérebro” do robô. O resultado? Um sistema que corresponde à velocidade e agilidade dos insetos vivos.
Como funciona o controlador de IA
A solução não é um único algoritmo. É um sistema de duas partes.
Primeiro, um planejador especializado utiliza um modelo matemático do movimento do robô. Ele prevê comportamento. Ele seleciona ações ideais para rotas complexas. Ele lida com curvas fechadas, inclinações acentuadas e cambalhotas consecutivas. Este planejador é computacionalmente pesado. Requer um poder enorme. Não pode ser executado em tempo real em um microchip.
Assim, os pesquisadores usaram esse poderoso planejador como professor.
Através da aprendizagem por imitação, treinaram um modelo de aprendizagem profunda para imitar as decisões do planeador. Este mecanismo de política serve como tomador de decisões em tempo real do robô. É leve. É rápido. Ele captura a robustez do planejador complexo sem a sobrecarga computacional.
“Se ocorrerem pequenos erros e você tentar girar 10 vezes, o robô irá falhar. Precisamos de um controle de vôo robusto.”
Métricas de desempenho: mais rápido e mais ágil
Os resultados são quantificáveis. Drasticamente.
Em comparação com demonstrações anteriores da equipe de pesquisa:
- Velocidade aumentada em 447%
- Aceleração melhorada em 255%
Nos testes, o robô completou 10 cambalhotas consecutivas (cambalhotas) em apenas 11 segundos. Ele permaneceu a 4 a 5 centímetros de sua trajetória alvo, apesar dos distúrbios do vento. Esse nível de precisão em escamas de insetos não tem precedentes.
O robô também replicou uma saccade. Os insetos inclinam-se bruscamente, aceleram e depois recuam até parar. Isso os ajuda a manter uma visão clara durante movimentos rápidos. O microrobô também pode fazer isso. Essa capacidade poderia eventualmente permitir que esses robôs carregassem câmeras e sensores a bordo para navegação independente.
O hardware por trás do software
Você não pode voar em alta velocidade com asas fracas. O modelo mais recente apresenta asas maiores, acionadas por músculos artificiais macios. Esses músculos se movem para frente e para trás em velocidades extremas. A estrutura é mais durável que as versões anteriores. Não é maior que um microcassete. Pesa menos que um clipe de papel.
Mas o hardware por si só não foi suficiente. Jonathan P. How, autor co-sênior e professor de Aeronáutica e Astronautas, observa a sinergia.
“À medida que a equipe de Kevin demonstra novos recursos, mostramos que podemos utilizá-los. O hardware pressionou o controlador. O controlador pressionou o hardware.”
Busca e resgate: um novo paradigma?
Por que isso importa fora do laboratório?
Após um terremoto, os sobreviventes podem ficar presos sob os escombros. Os quadricópteros são grandes demais para entrar em espaços estreitos. Eles quebram facilmente. Os insetos, entretanto, navegam pelos campos de detritos com facilidade. Eles evitam obstáculos. Eles se ajustam ao vento. Eles pousam em superfícies instáveis.
Este novo microrobô visa preencher essa lacuna. Ele combina o tamanho de um inseto com o poder computacional para executar manobras semelhantes às de um inseto.
“Queremos usar esses robôs em cenários onde os quadricópteros tradicionais não podem voar”, diz Chen.
As próximas etapas envolvem a adição de sensores independentes. Atualmente, os robôs contam com sistemas externos de captura de movimento para navegação. Adicionar câmeras a bordo permitiria voos ao ar livre e sem supervisão. Os pesquisadores também estão explorando a coordenação do enxame. Vários microrrobôs poderiam trabalhar juntos para evitar colisões durante a varredura de uma zona de desastre?
O que vem a seguir
O artigo, publicado na Science Advances, marca uma mudança na arquitetura de controle. Isso prova que alto desempenho e eficiência podem coexistir.
Mas o trabalho não está concluído. Os sensores são o próximo obstáculo. A implantação no mundo real ainda está por vir. Por enquanto, temos um robô que pode dar cambalhotas dez vezes em onze segundos. Ele voa mais rápido do que nunca. Ele vê menos como uma máquina e mais como um bug.
Será este o início dos enxames autônomos de microrobôs? Talvez. Ou talvez seja apenas o primeiro passo para nos aproximarmos daquilo que a natureza aperfeiçoou ao longo de milhões de anos.
