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Robótica

Como aprender profundamente a projetar robôs parecidos com moscas

Redação do Site Inovação Tecnológica - 05/11/2019

Como aprender profundamente a projetar robôs parecidos com moscas
Conceito de um microrrobô-inseto.
[Imagem: P. Ramdya/EPFL]

Robôs inspirados em moscas

Uma equipe da Escola Politécnica Federal de Lausanne, na Suíça, desenvolveu um software de captura de movimento baseado em aprendizado profundo - uma técnica de inteligência artificial - que usa várias visualizações de câmera para modelar os movimentos de uma mosca em três dimensões.

O objetivo final é usar esse conhecimento para projetar robôs parecidos com moscas, uma vez que as moscas têm alguns recursos e habilidades que podem embasar um novo design para sistemas robóticos, sobretudo para microrrobôs voadores.

"Diferentemente da maioria dos vertebrados, as moscas podem escalar praticamente qualquer terreno. Elas podem aderir a paredes e tetos porque têm almofadas adesivas e garras nas pontas das pernas. Isso lhes permite ir a qualquer lugar. Isso é interessante também porque, se você puder descansar em qualquer superfície, você pode gerenciar seu gasto de energia esperando o momento certo para agir," explica o professor Pavan Ramdya.

Foi essa visão de extrair os princípios que governam o comportamento das moscas e usar esses princípios para projetar robôs que impulsionaram o desenvolvimento do DeepFly3D, um sistema de captura de movimento da mosca-da-fruta (Drosophila melanogaster), um organismo modelo que é quase onipresente nas pesquisas em biologia.

Como aprender profundamente a projetar robôs parecidos com moscas
O programa transforma os movimentos da mosca em padrões que podem ser copiados por mecanismos cujo controle pode ser feito por programas de computador.
[Imagem: P. Ramdya/EPFL]

Detecção e previsão de movimento

No experimento, uma mosca caminha sobre uma minúscula bola flutuante - como uma esteira em miniatura - enquanto sete câmeras registram todos os seus movimentos. O lado superior da mosca é colado em um bastão imóvel, para que ela sempre fique no lugar enquanto caminha na bola.

As imagens coletadas são processadas pelo DeepFly3D, o software de aprendizado profundo que se mostrou capaz de inferir a pose 3D da mosca - ou mesmo de outros animais -, o que significa que ele pode prever e fazer automaticamente medições comportamentais para uma variedade de aplicações biológicas.

Isso permitiu modelar com eficiência e precisão os movimentos, poses e ângulos articulares da mosca-da-fruta em três dimensões - a ferramenta também poderá ser usada para modelar automaticamente a pose 3D em outros organismos que os pesquisadores tencionem imitar.

"A mosca, como organismo modelo, equilibra muito bem a tratabilidade e a complexidade," disse Ramdya. "Se aprendermos como ela faz o que faz, poderemos ter um impacto importante na robótica e na medicina e, talvez o mais importante, podemos obter essas ideias em um período relativamente curto de tempo."

Bibliografia:

Artigo: DeepFly3D, a deep learning-based approach for 3D limb and appendage tracking in tethered, adult Drosophila
Autores: Semih Gunel, Helge Rhodin, Daniel Morales, João H. Campagnolo, Pavan Ramdya
Revista: eLife
DOI: 10.7554/eLife.48571






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