p Centenas de pequenos robôs podem trabalhar em equipe para criar formas inspiradas na biologia sem um plano mestre subjacente, puramente baseado na comunicação e movimento local. Para alcançar isto, pesquisadores do EMBL, O CRG e o Laboratório de Robótica de Bristol introduziram os princípios biológicos de auto-organização para a robótica de enxame. Os resultados foram publicados em Ciência Robótica . p "Mostramos que é possível aplicar os conceitos de auto-organização da natureza à tecnologia humana como os robôs, ", diz o líder do grupo EMBL Barcelona, ​​James Sharpe." Isso é fascinante porque a tecnologia é muito frágil em comparação com a robustez que vemos na biologia. Se um componente do motor de um carro quebrar, geralmente resulta em um carro não funcional. Por contraste, quando um elemento em um sistema biológico falha, por exemplo, se uma célula morre inesperadamente, não compromete todo o sistema, e geralmente será substituído por outra célula posteriormente. Se pudéssemos alcançar a mesma auto-organização e auto-reparo em tecnologia, podemos permitir que ele se torne muito mais útil do que é agora. "Sharpe liderou o projeto - iniciado no Centro de Regulação Genômica (CRG) com Sabine Hauert na Universidade de Bristol.

p Formação de formas como visto nos enxames de robôs

p Os experimentos completos duraram três horas e meia em média. Inspirado pela biologia, os robôs armazenam morfógenos, moléculas virtuais que carregam as informações de padronização. As cores sinalizam a concentração de morfogênio dos robôs individuais:o verde indica valores de morfogênio muito altos, azul e roxo indicam valores mais baixos, e nenhuma cor indica ausência virtual do morfogênio no robô. A concentração de morfogênio de cada robô é transmitida aos robôs vizinhos dentro de um intervalo de 10 centímetros. O padrão geral de manchas que surgem leva à realocação de robôs para fazer crescer protuberâncias que saem do enxame.

p Regras de Turing

p As únicas informações que a equipe instalou nos robôs do tamanho de moedas foram as regras básicas de como interagir com os vizinhos. Na verdade, eles programaram especificamente os robôs do enxame para agir de forma semelhante às células de um tecido. Essas regras "genéticas" imitam o sistema responsável pelos padrões de Turing observados na natureza, como o arranjo dos dedos de uma mão ou as manchas de um leopardo. Desta maneira, o projeto reúne duas fascinações de Alan Turing:ciência da computação e formação de padrões em biologia.

p Os robôs contam com mensagens infravermelhas para se comunicar com os vizinhos em um intervalo de 10 centímetros. Isso torna os robôs semelhantes a células biológicas, pois eles também só podem se comunicar diretamente com outras células fisicamente próximas a eles.

p O enxame forma várias formas ao realocar robôs de áreas com baixa concentração de morfogênio para áreas com alta concentração de morfogênio - chamadas de 'manchas de Turing, "o que leva ao crescimento de protuberâncias saindo do enxame." É lindo ver o enxame crescer em formas, parece bastante orgânico. O que é fascinante é que não existe um plano mestre, essas formas surgem como resultado de interações simples entre os robôs. Isso é diferente do trabalho anterior, onde as formas eram frequentemente predefinidas, "diz Sabine Hauert.

p Trabalhando com grandes enxames de robôs

p É impossível estudar o comportamento do enxame com apenas alguns robôs. A equipe usou pelo menos 300 na maioria dos experimentos. Trabalhar com centenas de pequenos robôs é um desafio em si. Eles conseguiram fazer isso graças a uma configuração especial pela qual os experimentos podiam ser interrompidos facilmente, e todos os robôs reprogramados de uma vez usando a luz. Os pesquisadores realizaram mais de 20 experimentos com grandes enxames, com cada experiência levando cerca de três horas e meia.

p Além disso, assim como na biologia, muitas vezes as coisas davam errado. Os robôs ficaram presos, ou foi arrastado para longe do enxame na direção errada. "Esse é o tipo de coisa que não acontece em simulações, mas apenas quando você faz experimentos na vida real, "diz Ivica Slavkov, que compartilha a primeira autoria do artigo com Daniel Carrillo-Zapata.

p Todos esses detalhes tornaram o projeto desafiador. A parte inicial do projeto foi feita em simulações de computador, e a equipe levou cerca de três anos para que o verdadeiro enxame de robôs fizesse sua primeira forma. Mas as limitações dos robôs também forçaram a equipe a conceber de forma inteligente, mecanismos robustos para orquestrar a padronização do enxame. Ao inspirar-se na formação de formas em biologia, a equipe foi capaz de mostrar que as formas de seus robôs podem se adaptar a danos e autorreparação. A formação em grande escala do enxame é muito mais confiável do que cada um dos pequenos robôs; o todo é maior do que a soma das partes.

p Enquanto os pesquisadores se inspiraram na natureza para fazer crescer as formas do enxame, o objetivo é, em última análise, fazer grandes enxames de robôs para aplicações do mundo real. Imagine centenas ou milhares de pequenos robôs mudando de formação para se adaptar a um ambiente de desastre após um terremoto ou incêndio, ou esculpindo-se em uma estrutura 3-D dinâmica, como uma ponte temporária que pode ajustar automaticamente seu tamanho e forma para caber em qualquer edifício ou terreno. "Porque nos inspiramos na formação da forma biológica, que é conhecido por ser auto-organizado e resistente ao fracasso, esses enxames ainda podem continuar trabalhando, mesmo que alguns robôs sejam danificados, "diz Daniel Carrillo-Zapata. Ainda há um longo caminho a percorrer, no entanto, antes de vermos esses enxames fora do laboratório.