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Robótica criativa

8 de agosto de 2011

Seleção e acaso, no lugar de um engenheiro onisciente: a robótica evolucionária aplica no laboratório princípios criativos da natureza. Projeto Replicator registra primeiros resultados positivos.

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Futebol é desafio para robóticaFoto: picture alliance/dpa
Professor Paul Levi, Robotik-Experte
Paul Levi, especialista em informática da Universidade de StuttgartFoto: Paul Levi

A ideia era o robô doméstico reconhecer a boneca e lhe entregar um copo d'água. Em vez disso, a máquina passa direto pela figura, como se ela não existisse. Panes desse tipo ocorrem o tempo todo nos numerosos concursos em que robôs – especializados em futebol, trabalhos de resgate ou domésticos – se enfrentam todos os anos. O que começa como exibição de progressos científicos acaba quase sempre em comédia de erros.

O problema é a impossibilidade de um programador pensar todas as situações passíveis de ocorrer no ambiente caseiro ou durante uma partida de futebol. Onde os seres humanos são capazes de decidir criativamente sobre o comportamento correto em determinada situação, os robôs dependem do software que os especialistas em informática tiverem programado para eles. Assim, permanece o risco de que não sejam capazes, primeiro, de reconhecer as situações típicas, no jogo ou no lar, e, segundo, de tomar as decisões adequadas, reagindo condizentemente.

Tudo isso exige, no nível do hardware e do software, um grau de coordenação muito elevado entre a percepção externa, a própria sequência de movimentos e a compreensão correta das circunstâncias. Mas onde os programadores esbarram em seus limites, o informático Paul Levi, da Universidade de Stuttgart, aposta numa estratégia inédita: aplicar os princípios da evolução à robótica.

O sexo dos autômatos

O instituto de Levi participa do "Replicator", um projeto de pesquisa da União Europeia. Para explicar a abordagem evolucionária, o cientista toma como exemplo um robô encarregado de procurar queijo: se sua sobrevivência dependesse de farejar a fonte de nutrição certa, o autômato deveria atentar em especial para seu sensor olfativo, e menos para as informações emitidas pela câmera ou pelo sensor de temperatura.

No contexto do projeto, uma população de até 100 robôs é enviada para procurar queijo. Enquanto na biologia são os genes mais capazes de realizar a tarefa que se impõem, no caso das máquinas ocorre uma seleção entre os softwares – que são ligeiramente diferentes entre si, da mesma forma que, na natureza, os genes apresentam variações individuais.

Em seguida, os pesquisadores "acasalam" os robôs que acharam mais rápido o queijo com outros exemplares igualmente bem-sucedidos. Há quem fale aqui em "sexo". Porém, esclarece Levi, neste contexto a palavra tem uma conotação menos carregada, significando simplesmente um intercâmbio de informações – ou, para ser mais exato, de programas.

Evolutionäre Robotik Roboter der Universität Stuttgart IPVS
Frota de robôs empregados no projeto ReplicatorFoto: Dr. Serge Kernbach, Universität Stuttgart

Evolução e acaso

Como num jogo de cartas, os numerosos fragmentos da programação "paterna", encarregados da coordenação de movimentos ou da percepção, são misturados ao acaso, e esses "maços informáticos" variados são então distribuídos entre os "filhos". Apesar das pequenas diferenças individuais, a nova geração tem em comum o fato de, assim como seus antecessores, tender a perceber preferencialmente o meio ambiente através do sensor olfativo.

E aqui o processo reprodutivo que recombina os fragmentos de programação dos pais imita a natureza em mais um aspecto: ocasionalmente os cientistas acrescentam pequenas mutações arbitrárias, ou seja, características ausentes na geração anterior. Daí podem resultar robôs individuais que, por exemplo, reagem com sensibilidade inesperada ao sensor de temperatura.

02.09.2010 DW-TV Projekt Zukunft Roboter
Macho ou fêmea?

Essa nova aptidão poderia se revelar especialmente útil, caso a fonte de nutrição mudasse suas características, passando a transmitir também calor, além de odor. Sob determinadas influências ambientais, tais mutações – acidentais e, inicialmente, quase imperceptíveis – podem ser o ponto de partida para desdobramentos surpreendentes, sem que tenha sido necessário um engenheiro para planejar tudo conscientemente.

Como explica Paul Levi, foi essa estratégia evolutiva, que intencionalmente assume o risco de uma mutação fracassada, o ponto de partida para a criatividade da evolução natural. E o princípio funciona não apenas na natureza, mas também no laboratório: após apenas cinco gerações – ou seja, após misturar e transferir cinco vezes as variações programáticas mais bem-sucedidas – a habilidade dos robôs aumentou significativamente.

Entrevista: Nils Michaelis / Augusto Valente
Revisão: Soraia Vilela