Os cientistas usam a realidade virtual para os peixes ensinarem robôs como enxamear

Os peixes são mestres de movimento coordenado. As escolas de peixes não têm líder, mas os indivíduos conseguem permanecer em formação, evitar colisões e responder com flexibilidade líquida às mudanças em seu ambiente. A reprodução dessa combinação de robustez e flexibilidade tem sido um desafio de longa data para sistemas de engenharia humana, como robôs.

Agora, usando a realidade virtual para peixes em movimento livre, uma equipe de pesquisa sediada em Konstanz deu um passo importante em direção a esse objetivo.

A pesquisa é publicada na revista Robótica científica.

“Nosso trabalho ilustra que as soluções evoluíram pela natureza sobre milênios podem inspirar leis de controle robustas e eficientes em sistemas projetados”, disse o primeiro autor Liang Li, da Universidade de Konstanz. O co-autor Máté Nagy, da Universidade Eötvös, ressalta isso, dizendo: “A descoberta abre possibilidades emocionantes para futuras aplicações em robótica e design de veículos autônomos”.

Decifrar o algoritmo oculto da natureza

Usando uma configuração de realidade virtual (VR) que imita a escolaridade natural, os pesquisadores colocaram peixe -zebra juvenil individual em arenas em rede, onde cada peixe poderia interagir livremente com conspecíficos virtuais “holográficos”. Cada peixe virtual era uma projeção de um peixe de verdade de outra arena, o que significa que os peixes podiam nadar e interagir juntos no mesmo mundo virtual. O ambiente 3D totalmente imersivo permite que os pesquisadores manipulem com precisão os estímulos visuais e registrem como os peixes respondem.

Esse alto nível de controle permitiu aos cientistas isolar exatamente quais sugestões os peixes estavam usando para guiar suas interações com outros peixes. Em outras palavras, eles poderiam reverter a engenharia do comportamento da escolaridade em peixe-zebra para entender como os peixes resolverem o complexo problema de coordenar seu movimento.

A solução que eles descobriram era uma lei simples e robusta, baseada apenas na posição percebida, não na velocidade, de seus vizinhos para regular o comportamento seguinte.

“Ficamos surpresos com a pouca informação que o peixe precisa para coordenar efetivamente os movimentos dentro de uma escola”, diz Iain Couzin, autor sênior do estudo e diretor da MPI-AB e palestrante no cluster de excelência: comportamento coletivo. “Eles usam regras locais que são cognitivamente mínimas, mas funcionalmente excelentes”.

Para ver o quão realista a lei de controle era, a equipe a testou com peixes de verdade. Eles realizaram um “teste de Turing” VR, com base no conceito de teste, se as pessoas podem dizer se estão interagindo com um humano real ou com inteligência artificial.

No teste de Turing Aquático, um peixe de verdade nadaria com um peixe virtual que mudou entre ser real e ser controlado pelo algoritmo que eles descobriram. O peixe real não sabia dizer a diferença. Eles se comportaram da mesma forma se interagindo com um seguidor conspecífico ou virtual real governado pelo algoritmo.

De peixe a máquinas

Para testar a utilidade mais ampla de sua descoberta, a equipe a incorporou em enxames de carros robóticos, drones e barcos. Os robôs foram encarregados de seguir um alvo em movimento usando os parâmetros do algoritmo de peixe-zebra ou de um método de ponta usado em veículos autônomos chamados Model Predictive Controller (MPC).

Em todos os testes, a lei de controle natural de que os peixes evoluíram entregaram o desempenho quase indistinguível do MPC em termos de precisão e consumo de energia – mas em uma fração da complexidade.

Oliver Deussen, co-autor do estudo e professor de ciência da computação da Universidade de Konstanz e orador no cluster de excelência: comportamento coletivo:

“Este trabalho destaca a relação recíproca entre robótica e biologia – utilizando robótica para explorar mecanismos biológicos, que por sua vez podem inspirar estratégias de controle robótico novas e eficazes”.