Humanos e IA lutam no ringue, por meio de robôs

Durante a cena final de luta do filme de 2011 Aço genuíno, dois robôs gigantes lutam em um ringue de boxe – e o oprimido está perdendo. Antes da rodada final, o personagem de Hugh Jackman, Charlie, chama seu robô de lado e diz para ele observá-lo e seguir seu exemplo do lado de fora.

O round final começa, Charlie levanta a guarda e – no momento certo – desfere um soco certeiro. Seu robô imita o mesmo movimento no ringue, balançando com força o robô maior. A dupla então desfere uma série de socos contra o oponente em uma reviravolta épica antes do round terminar, pouco antes do azarão completar o nocaute.

Inspirados nesta cena, os pesquisadores criaram um robô teleoperado semelhante, chamado QIBBOT, que imita os movimentos reais de um lutador humano. E este robô não só consegue dar um soco, como também o faz com uma velocidade sem precedentes. Com uma latência de apenas 12 milissegundos, é provavelmente o robô teleoperado mais rápido criado até hoje, afirmam seus criadores.

Os pesquisadores então testaram o QIBBOT – contra um oponente guiado por IA que aprende e se adapta enquanto luta. Você pode assistir a batalha aqui:

O tele-robô mais rápido do mundo [Big Robot for Fighting Game with VR Controller: QIBBOT]Empresa de robôs Qibo

Yining (James) Geng é o CEO da Qibo Robot Co. em Weihai, China, que liderou o desenvolvimento do QIBBOT. “Inspirando-se no filme [“Real Steel”] e incentivados pelo valor do entretenimento, decidimos ver se conseguíamos concretizar o conceito de robôs lutadores da vida real”, diz ele. “Achávamos que a experiência dos jogadores com robôs grandes e reais seria muito nova e diferente dos jogos de computador.”

Já existem vários robôs teleoperados diferentes, mas estes têm finalidades completamente diferentes, e a maioria tende a ser pequena e só se move em velocidades lentas ou médias. “A velocidade rápida é a primeira prioridade no combate aos robôs”, diz Geng.

Com robôs teleoperados, há muitos aspectos diferentes que influenciam sua velocidade, incluindo comunicação, interface, atuação, transmissão, controlador e computação.

Para ajudar o QIBBOT a atingir altas velocidades, a equipe de Geng se concentrou em resolver questões relacionadas à mecânica e ao controlador do robô. Eles primeiro construíram um modelo preciso de cinemática e dinâmica, que usaram para otimizar a distribuição de massa, estrutura mecânica, atuação e comunicações do QIBBOT. Então, além de usar um controlador de feedback convencional que funciona de forma reativa, eles projetaram um novo controlador feedforward, que responde proativamente aos comandos de movimento do controlador VR. Essa abordagem cancela parte da latência causada por outros componentes do sistema, segundo Geng.

Para criar um robô oponente formidável guiado pela IA, Geng e seus colegas combinaram vários programas diferentes de IA existentes. Coletivamente, esses programas ajudam o oponente autônomo guiado por IA a distinguir entre ataque e defesa, gerar estratégias de combate e referenciar uma biblioteca de dados sobre os parâmetros para cenários de combate específicos. Como visto no vídeo acima, o oponente da IA ​​pode aprender movimentos durante uma luta com o robô guiado por Geng.

Embora a batalha seja divertida e sem dúvida pareça divertida, ainda existem alguns aspectos do QIBBOT que precisam ser abordados.

“Otimizamos o projeto do sistema mecânico do QIBBOT para uma resposta rápida, e isso tem um preço: a precisão”, diz Geng. Ele observa que embora a precisão possa não importar tanto num cenário de luta, seria importante se esta tecnologia fosse adaptada para outros fins.

Ele diz que o QIBBOT é apenas um protótipo para testar o design e o controlador. “Ele tem alguns problemas, como vibração indesejada, estilos de movimento não naturais, etc. Estamos projetando um novo robô que terá braços duplos e mais articulações no corpo e nos braços, e resolverá esses problemas.”