Os cientistas encontram resposta curvilínea para aproveitar a ‘inteligência do enxame’

Os pássaros se reúnem para forragear e se mover com mais eficiência. Escola de peixes para evitar predadores. E as abelhas enxameiam para se reproduzir. Avanços recentes na inteligência artificial procuraram imitar esses comportamentos naturais como uma maneira de potencialmente melhorar as operações de busca e salvamento ou identificar áreas de incêndio espalhadas por vastas áreas-amplamente através de drones coordenados ou movimentos robóticos. No entanto, o desenvolvimento de um meio de controlar e utilizar esse tipo de IA – ou “inteligência de enxame” – se mostrou desafiador.

Em um Anais da Academia Nacional de Ciências A Paper, uma equipe internacional de cientistas, descreve uma estrutura projetada para promover a inteligência do enxame – controlando o flocagem e o enxame de maneiras semelhantes ao que ocorre na natureza.

“Um dos grandes desafios da criação de enxames robóticos é encontrar um mecanismo de controle descentralizado”, explica Matan Yah Ben Zion, professor assistente do Centro de Cognição de Donders na Universidade Radboud da Holanda e um dos autores do artigo.

“Peixes, abelhas e pássaros fazem isso muito bem-eles formam estruturas magníficas e funcionam sem um líder singular ou uma diretiva. Por outro lado, os enxames sintéticos não são nem de longe tão ágeis-e controlá-los para fins de larga escala ainda não é possível”.

A equipe de pesquisa, que incluiu os cientistas da NYU Mathias Casiulis e Stefano Martiniani, abordou esses desafios, desenvolvendo regras de design geométrico para o agrupamento de partículas autopropuladas. Essas regras são modeladas usando a computação natural – semelhante às cargas “positivas” ou “negativas” em prótons e elétrons que são fundamentais para a formação da matéria.

Sob essas regras, partículas ativas que se movem em resposta a forças externas têm uma propriedade intrínseca que os leva a curva – uma quantidade que os pesquisadores chamam de “curvidade”.

“Essa curvatura impulsiona o comportamento coletivo do enxame, o que aponta para um meio de controlar potencialmente se os enxames, fluxos ou aglomerados”, explica Martiniani da NYU, professor assistente de física, química e matemática.

Sua conclusão foi apoiada por uma série de experimentos em que os cientistas mostraram que o critério baseado em curvatura controla a atração de pares de robô e naturalmente se estende a milhares de robôs. Cada robô foi tratado como tendo uma curvidade positiva ou negativa e, semelhante à carga elétrica, essa curvidade controla as interações mútuas dos robôs.

“Essa quantidade semelhante a uma carga, que chamamos de ‘curvidade”, pode assumir valores positivos ou negativos e pode ser diretamente codificada na estrutura mecânica do robô “, explica Ben Zion.

“Como nas cargas de partículas, o valor da curvidade determina como os robôs são atraídos um pelo outro, a fim de se agrupar ou desviar um do outro para se reunir”.

Ben Zion, que, como estudante da NYU, desenvolveu anteriormente nadadores microscópicos, acrescentou: “Encontrar uma regra de design de natureza geométrica, como a curvatura, o torna aplicável a robôs industriais ou de entrega ou a robôs microscópicos de tamanho celular que têm potencial para melhorar a entrega de medicamentos e outros tratamentos médicos”.

“A melhor parte é que essas regras são baseadas na mecânica elementar, tornando sua implementação em um robô físico direto”, acrescenta Casiulis, pesquisador de pós -doutorado do Centro de Pesquisa de Matéria Soft de Nova York e do Centro de Química Física Computacional da NYU.

“De maneira mais ampla, este trabalho transforma o desafio de controlar os enxames em um exercício de ciência dos materiais, oferecendo uma regra de design simples para informar futuras engenharia de enxames”.