Cientistas Descobrem uma Nova Abordagem Curva para Explorar a “Inteligência de Enxame”
Na foto acima, robôs usados no estudo dos Anais da Academia Nacional de Ciências têm o potencial de desenvolver a “inteligência artificial de enxame” — um tipo de IA que imita bandos de pássaros e cardumes de peixes. Créditos da imagem: Luco Buise
Pássaros formam bandos para forragear, peixes se agrupam para fugir de predadores e abelhas se aglomeram para reproduzir. A IA recente imita o comportamento natural de grupos com drones e robôs sincronizados para busca e salvamento e rastreamento de incêndios florestais. No entanto, gerenciar e aplicar com eficácia essa forma de IA, conhecida como “inteligência de enxame”, continua sendo um desafio significativo.
Nova Estrutura Imita a Natureza Para Aprimorar a Inteligência de Enxames Robóticos
Em um artigo publicado na revista Proceedings of the National Academy of Sciences, uma equipe internacional de pesquisadores apresenta uma nova estrutura que visa aprimorar a inteligência de enxames, orientando os comportamentos de agrupamento e enxameação de maneiras que se assemelham às encontradas na natureza.
“Um obstáculo fundamental nos enxames robóticos é o controle descentralizado”, afirma Matan Yah Ben Zion, professor assistente da Universidade Radboud.
“Peixes, abelhas e pássaros se destacam nisso — eles criam formações complexas e operam perfeitamente sem um líder central ou comandos. Em contraste, enxames artificiais não têm essa agilidade, e o controle em larga escala permanece fora de alcance.”
Para abordar essas questões, os cientistas da NYU, Mathias Casiulis e Stefano Martiniani, desenvolveram princípios de design geométrico para organizar partículas autopropulsadas. A computação natural inspira esses princípios, pois prótons e elétrons se atraem e se repelem ativamente para impulsionar a formação da matéria.
A Propriedade Intrínseca que Guia o Movimento das Partículas
De acordo com essas regras, partículas ativas que se movem em resposta a forças externas possuem uma característica inerente que faz com que suas trajetórias sejam curvas — uma propriedade que os pesquisadores chamam de “curvidade”.
Créditos da imagem: Luco Buise
“Essa curvatura molda o comportamento do enxame, ajudando a controlar a formação de bandos, o fluxo ou a aglomeração”, afirma Martiniani, professor assistente de física, química e matemática da NYU.
Experimentos mostraram que esse princípio de curvatura rege a atração de robôs — de pares a milhares. A equipe atribuiu a cada robô uma curvatura positiva ou negativa que determinou suas interações, como uma carga elétrica.
“Essa propriedade semelhante à carga, chamada ‘curvidade’, pode ser positiva ou negativa e incorporada ao design do robô”, explica Ben Zion.
“Assim como acontece com as cargas elétricas, a curvatura de um robô determina se ele é atraído por outros robôs para formar aglomerados ou repelido de forma a levar ao comportamento de bando.”
De Nadadores Microscópicos a Robôs Industriais
Ben Zion, ex-aluno da NYU, afirmou: “Identificar a curvatura como uma regra de projeto torna essa abordagem adaptável tanto a robôs industriais de grande porte quanto a robôs médicos microscópicos.”
“Essas regras utilizam mecanismos simples, facilitando sua aplicação em robôs”, acrescenta Casiulis, pós-doutorando na NYU.
“Esta pesquisa desloca o gerenciamento de enxames para a ciência dos materiais, oferecendo diretrizes claras de projeto para tecnologias futuras.”
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