Robótica Evolucionária
Robótica Tradicional vs. Robótica Neuro Evolucionária
Certamente, você já deve ter visto, lido ou escutado várias histórias acerca da importância dos robôs no mundo moderno. Saindo agora um pouco da ficção, de fato, sua presença no desenvolvimento das atividades industriais, em equipamentos domésticos, ambientes comerciais, entre muitos outros, tem facilitado, e muito, nosso cotidiano, aumentando a rapidez e a qualidade dos processos, preservando a vida e a segurança de muitos trabalhadores e trazendo bem-estar para a sociedade.
São por esses motivos que as pesquisas no campo da robótica e da inteligência artificial têm se intensificado ao longo dos últimos anos. Mas quais são as reais perspectivas para o futuro?
O que é a robótica evolucionária?
De modo análogo à teoria da evolução das espécies de Darwin – que defende o princípio da Seleção Natural, isto é, a ideia de que apenas os organismos mais aptos de um meio sobrevivem e proliferam sua espécie -, a computação e a robótica evolucionárias fazem o estudo de mecanismos evolutivos presentes em computadores, máquinas autônomas e robôs. Ou seja, analisam a sua capacidade de desenvolverem, por si só, habilidades motoras e de tomada de decisões, aprendendo e evoluindo seus comportamentos.
Sob uma perspectiva histórica, essas tecnologias vêm sendo desenvolvidas para diversas finalidades, desde o desenvolvimento de controladores para trabalhos de robôs já existentes até a reprodução de pensamentos e fenômenos psicológicos e o aprendizado sobre as redes neurais de seres humanos e outros animais.
Nesse processo, são utilizados algoritmos evolutivos, que produzem redes neurais para controlar as ações dos robôs de acordo com sinais de entrada detectados. Sucessivamente, eles processam as informações e geram respostas específicas. De maneira geral, devido à economia de tempo e de recursos financeiros, as técnicas são primeiramente implantadas em programas de simulação computacional e, em caso de sucesso, instaladas e testadas em máquinas físicas. No entanto, tal metodologia costuma causar uma contraposição entre os resultados teóricos e os práticos.
Desafios
Como em um processo evolutivo os algoritmos possibilitam a exploração das mais infinitas possibilidades de adaptação, os resultados gerados em simulação tendem a selecionar a solução mais otimizada. Contudo, ao realizar uma implementação em um robô físico e real, pode-se obter resultados diferentes dos previstos anteriormente devido a inexatidão das medidas, limites de processamento de máquina e demais condições não consideradas nos cálculos computacionais.
Dessa forma, apesar de parecer contra intuitivo, ao invés de buscar aperfeiçoar a qualidade das simulações, um caminho muito utilizado pelos pesquisadores é restringir o acesso do controlador às possibilidades mais otimizadas, nas quais a “precisão” necessária para efetividade da resposta é menor.
Assim, diferentemente da seleção natural darwiniana, a fim de desenvolver robôs que executam ações complexas, o ideal é simplificar seu projeto, prezando por soluções mais gerais, com pior funcionamento no ambiente simulatório.
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