Aos trancos e barrancos: o progresso vertiginoso da agilidade dos robôs

Quando Charles Rosen, o A.I. pioneiro que fundou o Centro de Inteligência Artificial da SRI International, foi convidado a criar um nome para o o primeiro robô móvel de uso geral do mundo, ele pensou por um momento e depois disse: “Bem, ele treme muito quando se move. Vamos chamá-lo de Shakey.”

Alguma variação dessa ideia permeou grande parte da história da robótica moderna. Os robôs, muitas vezes presumimos, são máquinas desajeitadas com tanta graça quanto o almoço de domingo de um ateu. Até mesmo os filmes de ficção científica imaginaram repetidamente os robôs como criações desajeitadas que andam com passos lentos e hesitantes.

Essa ideia simplesmente não se alinha mais com a realidade.

Recentemente, um grupo de pesquisadores do Laboratório de Robótica Dinâmica do Estado de Oregon realizou uma das pesquisas da universidade. Robôs Cassie, um par de pernas de robô ambulantes que lembram as extremidades inferiores de um avestruz, a um campo esportivo para testar os mais recentes algoritmos de “marcha bípede” do laboratório. Uma vez lá, o robô pulou, caminhou, galopou e galopou, alternando perfeitamente entre cada tipo de movimento sem precisar desacelerar. Foi uma demonstração impressionante e que fala da agilidade dos atuais robôs com pernas – especialmente quando está envolvido um pouco de treinamento baseado em aprendizagem profunda.

“Normalmente, quando as pessoas aplicam o aprendizado por reforço profundo à robótica, elas usam funções de recompensa que se resumem a recompensar a rede neural por imitar de perto uma trajetória de referência”, Jonas Siekmann, um dos pesquisadores do projeto, disse ao Digital Trends. “Coletar essa trajetória de referência em primeiro lugar pode ser bastante difícil, e uma vez que você tenha uma ‘corrida’ trajetória de referência, não está muito claro se você também pode usar isso para aprender um comportamento de ‘pular’, ou mesmo um ‘caminhar’ comportamento."

No trabalho da OSU, a equipe criou um paradigma de recompensa que descartou completamente a ideia de trajetórias de referência. Em vez disso, ele divide períodos de tempo em “fases”, penalizando o robô por ter um pé específico no chão durante uma determinada fase, ao mesmo tempo que permite que ele faça isso em outros pontos. A rede neural então descobre “todas as coisas difíceis” – como a posição em que as juntas devem estar, quanto torque aplicar em cada junta, como permaneçam estáveis ​​e eretos – para criar um paradigma de design baseado em recompensa que torne mais fácil para robôs como Cassie aprender praticamente qualquer marcha bípede encontrada em natureza.

Prevendo o futuro

É um feito impressionante, com certeza. Mas também levanta uma questão mais ampla: como é que os robôs se tornaram tão ágeis? Embora ainda não faltem vídeos online mostrando robôs em colapso quando as coisas dão errado, também não há dúvida de que o caminho geral que eles estão trilhando é aquele que leva a uma locomoção impressionantemente suave. Uma vez que a ideia de um robô galopando como um pônei ou executando um rotina atlética perfeita teria sido rebuscado mesmo para um filme. Em 2020, os robôs estão chegando lá.

Prever esses avanços não é fácil, no entanto. Não existe uma observação simples do tipo da Lei de Moore que facilite o mapeamento do caminho que os robôs estão percorrendo, desde máquinas desajeitadas até operadores suaves.

A Lei de Moore refere-se à observação feita pelo engenheiro da Intel Gordon Moore em 1965 de que, a cada um ou dois anos, o número de componentes que poderiam ser espremidos em um circuito integrado duplicaria. Embora haja um argumento a ser feito de que nós pode agora estar atingindo os limites da Lei de Moore, um investigador em, digamos, 1991 poderia realisticamente calcular, no verso de um envelope, onde poderiam estar as capacidades do computador, em termos de cálculos, em 2021. As coisas são mais complexas para os robôs.

“Mesmo que a Lei de Moore tenha previsto a tendência no poder computacional surpreendentemente bem, prevendo um A tendência dos robôs com pernas é como olhar para uma bola de cristal”, disse Christian Gehring, chefe de tecnologia oficial em ANYbotics AG, uma empresa suíça que fabrica robôs com pernas que já estão sendo usados ​​para tarefas como inspecionar autonomamente plataformas de energia offshore, disse Tendências Digitais. “Em essência, os robôs com pernas são sistemas altamente integrados que dependem de muitas tecnologias diferentes, como armazenamento de energia, detecção, atuação, computação, rede e inteligência.”

São os avanços nesta fusão de diferentes tecnologias trabalhando em conjunto que tornam os robôs de hoje tão poderosos. É também o que os torna difíceis de prever no que diz respeito ao roteiro do desenvolvimento futuro. Para construir os tipos de robôs que os roboticistas gostariam, é necessário que haja avanços na criação de baterias pequenas e leves, capacidades de detecção e percepção, comunicações celulares e muito mais. Tudo isso precisará trabalhar em conjunto com avanços em campos como dee-learning A.I. para criar o tipos de máquinas que banirão para sempre as imagens de robôs desajeitados de ficção científica que crescemos assistindo TELEVISÃO.

Menor, mais barato, melhor

A boa notícia é que isso está acontecendo. Embora a Lei de Moore leve a avanços no lado do software, componentes essenciais de hardware são ficando menores e mais baratos também. Não é tão claro como a formulação de Gordon Moore, mas está a acontecer.

“Mesmo com o nosso Demonstrador científico Atreus [robô] de seis ou oito anos atrás, os amplificadores de potência para acionar nossos motores eram tijolos de um quilo e meio; eles eram grandes”, Jonathan Hurst, cofundador da Agilidade Robótica, que construiu o mencionado robô Cassie, disse à Digital Trends. “Desde então, temos esses pequenos amplificadores que têm a mesma quantidade de corrente, a mesma quantidade de tensão e nos dão um controle muito bom sobre a saída de torque de nossos motores. E eles são minúsculos – apenas 2,5 x 5 cm por meia polegada de altura ou algo parecido. Temos 10 desses em Cassie. Isso acrescenta. Você tem um tijolo de três libras que mede quinze por dezoito centímetros por dezoito centímetros, versus talvez algumas onças que medem uma polegada por cinco centímetros. Faz uma grande diferença em coisas como a eletrônica de potência.”

Hurst disse acreditar que os robôs com pernas ainda estão nos estágios iniciais de seu caminho para se tornarem onipresentes. tecnologias que podem não apenas se mover de maneira naturalista como os humanos, mas também funcionar perfeitamente ao lado eles. Alguns desses desafios irão muito além de demonstrações fofas (mas extremamente impressionantes), como fazer robôs galoparem como pôneis. Mas construir máquinas mais inteligentes que possam dominar diferentes tipos de movimento e que possam operar no mundo real é certamente um passo importante.

É um passo (ou passos) que os robôs ambulantes estão cada vez melhores.

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