Os engenheiros desenvolvem plantas para enxames de robôs, imitar a construção de abelhas e formigas

Abelhas, formigas e cupins não precisam de plantas. Eles podem ter rainhas, mas nenhuma dessas espécies cria arquitetos ou gerentes de construção. Cada trabalhador de insetos, ou drone, simplesmente responde a pistas como calor ou presença ou ausência de material de construção. Ao contrário da fabricação humana, o grande design surge simplesmente da ação coletiva dos drones – não é necessário planejar central.

Agora, pesquisadores da Penn Engineering desenvolveram regras matemáticas que permitem que enxames virtuais de pequenos robôs façam o mesmo. Nas simulações de computador, os robôs construíram estruturas semelhantes a favos de mel sem nunca seguir-ou mesmo sendo capazes de compreender-um plano.

“Embora o que fizemos seja apenas um primeiro passo, é uma nova estratégia que pode levar a um novo paradigma na fabricação”, diz Jordan Raney, professor associado de engenharia mecânica e mecânica aplicada (MeAM), e o co-senior autor de um novo artigo em Avanços científicos. “Até as impressoras 3D trabalham passo a passo, resultando no que chamamos de processo quebradiço. Um erro simples, como um bico entupido, arruina todo o processo”.

A fabricação usando a nova estratégia da equipe pode ser mais robusta – nenhuma colméia interrompe a construção porque uma única abelha comete um erro – e adaptável, permitindo a construção de estruturas complexas no local e não em uma fábrica.

“Acabamos de arranhar a superfície”, diz Raney. “Estamos acostumados a ferramentas que executam um plano. Aqui, estamos perguntando: como a ordem surge sem um?”

Um novo paradigma para a construção

Das ferramentas de pedra às estações espaciais, a engenharia humana confiou no planejamento: imagine o resultado, depois projete e construa -o nas etapas. Até a impressão 3D segue a mesma lógica, cortando um modelo em milhares de instruções precisas para a impressora seguir.

“O que há de tão diferente em nossa abordagem é que ela evita todo o paradigma”, diz Mark Yim, professor de Asa Whitney em Meam, diretora de Ruzena Bajcsy do Laboratório Geral de Robótica, Automação, Sensing e Percepção (GRASP) e o outro autor de co-senior do artigo. “Não há roteiro pré-escrito, nenhum plano centralizado. Cada robô apenas reage ao seu ambiente”.

Como nenhum robô único precisa entender o quadro geral, a construção pode continuar mesmo que alguns robôs falhem ou saem do curso. E como todos os robôs operam simultaneamente, em vez de esperar sua vez, o processo poderia um dia ser mais rápido e mais robusto para falhas individuais.

Comportamento de planejamento, não edifícios

Embora inspirados pela natureza, os pesquisadores não tentaram imitar com precisão como se comportam abelhas, formigas ou outros construtores naturais. Ao contrário dos pesquisadores de inteligência artificial, que costumam procurar pistas sobre como projetar algoritmos de aprendizado, essa equipe não estava tentando copiar a biologia.

Em vez disso, eles se concentraram no princípio mais profundo que a natureza usa: comportamentos simples, repetidos muitas vezes em paralelo, podem aumentar para criar algo complexo e útil.

“O que queríamos era um sistema em que a estrutura emerge do comportamento”, diz Raney. “Não porque os robôs sabem o que estão construindo, mas porque estão seguindo o conjunto certo de regras locais”.

A parte difícil era descobrir quais deveriam ser essas regras. “Existem inúmeras maneiras pelas quais você pode programar um robô para reagir ao ambiente”, diz Yim. “Tivemos que reduzi -lo a algo simples, mas ainda útil”.

Encontrando as regras certas

No final, a equipe se concentrou em algumas perguntas básicas: o que um robô deve fazer quando esbarrar em algo que outro robô construiu? Deve virar à esquerda ou à direita e quanto? Até onde cada robô deve ir antes de parar?

Isso resultou em uma dúzia de variáveis ​​- como a velocidade dos robôs e o ângulo em que elas viram para a esquerda ou direita – com a qual os pesquisadores brincaram ao longo de muitas simulações. “Ao simular a atividade dos robôs”, diz Raney, “poderíamos nos concentrar no ajuste fino, quais regras mais importavam”.

Por fim, a quantidade de desordem no sistema desempenhou um papel crucial na estrutura final. “Quanto mais parâmetros variamos, como o ângulo de viragem, mais variação obtemos na estrutura final”, diz Yim.

Como o trabalho anterior da Penn Engineers encontrou, adicionar a quantidade certa de desordem a treliças como favos de mel pode realmente aumentar sua resistência. “Encontramos essencialmente uma alavanca que permite variar a geometria do resultado final, o que pode afetar sua resistência ao rachadura”, acrescenta Raney.

Construindo o enxame na realidade

Enquanto a equipe criou protótipos, a construção de um enxame de robôs ainda está a um passo de distância. Primeiro, eles planejam atualizar sua simulação para refletir melhor como os robôs pequenos podem funcionar no mundo real.

“Em nossos primeiros modelos, imaginamos os robôs depositando material em linhas retas, como uma mini impressora 3D”, diz Yim. “Mas esse pode não ser o método mais prático. Uma abordagem melhor pode ser usar a eletroquímica, onde os robôs cultivam estruturas de metal ao seu redor”.

Fazer isso acontecer exigirá progresso na construção de pequenos robôs que podem se mover, sentir e interagir com os materiais, mas a equipe acredita que o próprio conceito representa talvez o avanço mais importante.

“Esperamos que isso faça com que as pessoas pensem de novas maneiras sobre como as coisas podem ser construídas”, diz Raney. “A natureza não começa com um plano mestre, começa com muitas ações pequenas que se reúnem em algo maior. Agora estamos aprendendo a fazer isso também”.

Co-autores adicionais incluem os autores co-primeiro Jiakun Lu e Xiaoheng Zhu, além de Walker Gosrich, toda a Penn Engineering.