Autômato aprende com seus erros e consegue diminuir tamanho de passos.

Cientistas ensinam robô a subir montanhas

RunBot consegue se adaptar a diferentes superfícies com olho infravermelho.

Do G1, em São Paulo

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RunBot aprende com seus erros e utiliza câmera para mudar de superfície. (Foto: Divulgação)

O modo de andar dos seres humanos se baseia profundamente na coordenação. Todos os aspectos do controle do movimento precisam ser meticulosamente ajustados, além de se adaptarem a ambientes diferentes -– andar no gelo é diferente de andar no solo, assim como subir e descer uma montanha. Com isso em mente, pesquisadores da Universidade de Göttingen, na Alemanha, liderados por Florentin Wörgötter, simularam os princípios neurais que formam a base dessa adaptação para a capacidade de andar em um robô móvel.

O “RunBot”, como é chamado, tem o recorde mundial de velocidade em máquinas dinâmicas. Agora seus inventores querem expandir seu repertório –- com um “olho” infravermelho que pode detectar um declive e ajustar ao seu modo de andar à superfície. Assim como uma pessoa, ele se inclina ligeiramente para frente e utiliza pequenos passos -– além de ter a capacidade de aprender esse comportamento depois de apenas alguns testes.

A habilidade do robô de mudar abruptamente de um modo de andar para outro acontece devido a uma organização hierárquica do controle do movimento, que se parece com a utilizada pelos humanos. Nos níveis mais baixos dessa organização, o movimento é baseado em reflexos direcionados por sensores periféricos. Os controles do circuito garantem que as juntas não sejam esticadas demais ou que o próximo passo se inicie logo após o pé tocar o chão.

Apenas quando o modo de andar precisa ser adaptado centros de organização superiores entram em ação, um processo colocado em funcionamento pelas informações passadas pelo olho infravermelho. Por causa dessa organização hierárquica, os ajustes podem ser feitos modificando apenas poucos parâmetros.

Na primeira tentativa de subir uma ladeira, o RunBot cai para trás, pois ainda não aprendeu a reagir à mudança visual para mudar o modo de andar. Mas assim como as crianças, ele aprende a partir de seus erros, levando a um aprimoramento do contato entre o olho e o controle do movimento. Uma vez que essas conexões são estabelecidas, o tamanho do passo e a postura são controláveis pelos sinais induzidos visualmente. Quanto maior a inclinação, mais o RunBot irá adaptar sua caminhada
.