p A pesquisadora da Universidade de Illinois, Amy LaViers, apresentou um novo ponto de vista a partir do qual pode observar as capacidades robóticas em seu artigo, "Contagens de Mecânica, Configurações externas comparadas a computacionais, Configurações internas em sistemas naturais e artificiais, "publicado hoje em PLOS ONE , um importante jornal de pesquisa interdisciplinar. p LaViers lidera a robótica, Automação, and Dance (RAD) Lab, especializada no desenvolvimento de sistemas robóticos expressivos. Tipicamente, os robôs pretendem replicar alguma forma de movimento ou ação natural. Em configurações da indústria, como estoque de manufatura ou depósito, robôs normalmente têm um desempenho muito melhor com maior precisão, precisão, e menor custo ao longo do tempo. Em situações mais dinâmicas, no entanto, os sistemas naturais têm mais probabilidade de superar um robô. O desempenho de tarefas controladas, por exemplo, muito do que é visto em um warehouse, pode ser facilmente quantificado, mas quando se trata de situações mais complexas, não tem havido uma boa maneira de fazer isso. O artigo de LaViers apresenta um modelo de contagem simplificado que oferece perspectiva numérica para comparar as capacidades expressivas de robôs e seres naturais. Este é um tópico que é explorado no RAD Lab através da colaboração interdisciplinar com artistas e prática somática.

p Na computação, existem muitas variáveis ​​que influenciam o poder de um dispositivo, mas uma forma comum de modelagem usa o número de transistores que o dispositivo possui. Hora extra, o número de transistores aumentou e também o poder de computação, uma tendência que costuma ser chamada de Lei de Moore. Um paralelo pode ser traçado para os sistemas naturais entre os transistores sendo "ligados" e "desligados" e um modelo simplificado de neurônios:"disparando" e "não disparando". Essa contagem de transistores dá um gargalo estático para a capacidade computacional dos computadores, ignorando aspectos dinâmicos da velocidade do processador, por exemplo. LaViers notou que uma contagem semelhante de configurações externas estáticas de robôs pode revelar tendências na capacidade robótica. Além disso, ela vinculou computação e mecanização em um robô a mudanças de estado internas e externas, respectivamente, em um organismo natural. Depois de fazer essas comparações, LaViers pode comparar diretamente o quão expressivos os robôs são com os organismos naturais, conforme mostrado no gráfico abaixo.

p Seu artigo se concentra em dois modelos de um verme microscópico (C. Elegans) e várias análises de organismos parciais, bem como a análise de uma variedade de robôs modernos bem conhecidos. Um gráfico das descobertas de LaViers mostra que, usando o método dela, os robôs atuam principalmente entre os dois modelos do worm, por sua expressividade. Isso é, um correlato natural apto para a expressividade dos sistemas robóticos existentes pode ser este minúsculo verme. As comparações não são perfeitas, mas eles fornecem uma simplificação de um problema complexo para entender o quadro geral - quanto progresso pode ser feito no reino da robótica em situações dinâmicas.

p No campo da robótica, as vantagens da natureza às vezes são esquecidas. O trabalho de LaViers contextualiza o progresso feito por roboticistas ao longo dos anos. Os robôs se tornaram muito mais avançados, mas quando se trata de verdadeira imitação da natureza, ainda há muito a fazer. O aspecto inovador de seu trabalho atual é que este modelo de contagem específico não foi usado antes na robótica.

p "O que me deixa orgulhoso com este artigo é que as tendências reveladas são um pouco chocantes para as pessoas - e levou muito tempo para ser publicado por causa disso, "LaViers disse." Os revisores neste local foram extremamente úteis para tornar o artigo mais forte. No fim, o trabalho está apontando para uma maneira de pensar sobre sistemas artificiais versus sistemas naturais que podem nos ajudar a melhorar a falha e robustez de máquinas em ambientes dinâmicos. Essa é a direção para o trabalho futuro. "