Pesquisadores da Carnegie Mellon University estão trabalhando na criação de robôs que se comunicam uns com os outros, Permitindo-lhes colaborar em tarefas. É mais fácil de construir vários robôs para múltiplas tarefas do que um robô que pode fazer tudo. Preparando robôs para colaborar, permite uma pequena equipe de robôs especializados coordenar suas habilidades especializadas para realizar uma tarefa complexa juntos. Uma equipe de robôs também é mais eficaz, porque, se quebrar um robô, ele pode ser substituído sem afetar os outros membros da equipe.
Os robôs não falam uma língua como o Inglês. Em vez disso, eles falam uma linguagem de computador que lhes permite receber e transmitir comandos. Por exemplo, eles podem coordenar o seu calendário, quando concluírem tarefas em conjunto, ou dizer um ao outro quais ações precisam ser feitas. O sistema de comunicação é sem fios e utiliza uma linguagem de domínio comum para transmitir e receber comandos. Permite aos robôs conversarem sobre a tarefa, o que também otimiza o seu desempenho.
Atualmente, o projeto está focado em coordenar dois robôs, COBOTe Baxter. COBOT é um robô projetado na Carnegie Mellon especializada em localização e navegação. Isto significa que COBOT é concebido para ser capaz de encontrar locais de forma autônoma, navegar por elas, e evitar obstáculos. Se COBOT tem qualquer dificuldade em chegar ao seu destino, ele pode até mesmo parar e perguntar a um humano, para obter assistência. Embora COBOT atualmente não tenha braços, ele pode pegar objetos de transporte com a ajuda humana.
Baxter é um robô projetado por Rethink Robotics para executar tarefas monótonas e leves, geralmente completadas por seres humanos. Ele tem braços, corpo vazio pinças, e um pedestal opcional com rodas, permitindo-lhe girar ao seu redor. A colaboração entre COBOT e Baxter permitirá a Baxter manipular objetos e, em seguida, entregá-los para COBOT que entrega a um ser humano. Por exemplo, Baxter poderia cozinhar um ovo e COBOT servi-lo.
A colaboração entre os robôs não é, necessariamente, um novo desenvolvimento. O exame o comportamento de inseto ou animal auxiliaram e muito a robótica, pois muitos robôs foram modelado após essa observação. Por exemplo, os robôs modelados no movimento de formigas são capazes de esquadrinhar seu caminho. Este era um problema de difícil resolução. Determinar a rota mais rápida para ir entre muitos lugares diferentes. Como seres humanos, nós resolvemos este problema com facilidade, porque primamos em reconhecimento de padrões; no entanto, isto é muito difícil para um computador. Para resolver tal problema, seria necessário que um computador pudesse calcular a distância de cada percurso possível. Isto computacionalmente é um trabalho intenso. No entanto, as formigas são capazes de resolver problemas semelhantes e esquadrinhar o local com pouca comunicação ou inteligência e sem a ajuda de um mapa.
As formigas resolvem o problema usando marcadores de feromônios. Quando uma formiga forrageamento deixa o ninho, ela toma um caminho sinuoso aleatório para aumentar as chances de encontrar comida. Uma vez que ela localiza comida, ela toma um caminho direto de volta ao ninho e alerta outras formigas para irem para a fonte de alimento. As primeiras formigas com a cabeça fora do formigueiro verá o caminho longo e curto igualmente a formiga que levou para a comida. Porque ambas as trilhas terão o mesmo nível de marcadores de feromônios. As demais formigas que dirigem para fora assumirão um caminho e soltam mais feromônios enquanto viajam. As formigas que forem pelo caminho mais curto vão chegar na comida e voltar mais rápido para o formigueiro, do que as formigas que foram pelo caminho mais longo. Isto significa que o perfume feromônio no caminho curto vai ficar mais forte e mais rápido. As formigas acabarão por parar de seguir o caminho mais longo.
A equipe da Universidade Livre de Bruxelas, foi capaz de mostrar que essa mesma solução pode ajudar enxames de robôs esquadrinharem para encontrar os caminhos mais curtos entre diferentes locais. Eles projetaram robôs que se comunicavam com informações análogas aos feromônios para encontrar a rota mais curta. Bem como as formigas, os robôs começaram em um padrão aleatório, mas foram atraídos para rotas que tinham níveis mais elevados de “feromônio”. Ao longo do tempo, as rotas dos robôs tornaram-se progressivamente mais curtas e mais eficientes.
Em enxames, todos os robôs são construídos para completar a mesma tarefa e usar sinais sutis de outros robôs para maximizar a eficiência do coletivo. Baxter e CoBot, no entanto, realizam tarefas muito diferentes e usam uma linguagem complexa para coordenar seus movimentos. Cada um é capaz de desempenhar suas tarefas independentes um do outro, mas eles podem trabalhar juntos para completar tarefas que não poderiam conseguir sozinhos. Este novo modelo de robô colaborativo é mais análogo ao trabalho em equipe humana. Colaboração entre robôs pode potencialmente eliminar a necessidade de robôs excessivamente complexos, que necessitam de grandes investimentos e muitas vezes maior complexidade em sua criação.
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