Quando a sonda Rosetta, da Nasa, conseguiu alcançar o cometa 67P/Churyumov–Gerasimenko, algo inesperado aconteceu. A sonda quicou por duas horas, devido a pouca gravidade da rocha, e parou inclinada. Se tivesse quebrado ao pousar, e havia chances de isso acontecer, a missão Rosetta toda – um empreendimento científico bilionário desenvolvido ao longo de décadas – se perderia.
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Robôs ganham cada vez mais autonomia – eles são enviados para outros planetas, eles são usados em operações de resgate e salvamento. Mas robôs quebram. E, por vezes, quebram em pontos em que não podem ser alcançados por humanos capazes de concertá-los.
Uma equipe de cientistas da Universidade Pierre e Marie Currie criou um algoritmo – uma espécie de conjunto de instruções que os computadores são capazes de entender - que permite aos robôs descobrir, sozinhos, como resolver seus problemas. O trabalho foi publicado na quarta-feira (27), na revista Nature.
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Se um robô for enviado para uma missão de salvamento em um edifício que desabou, são grandes as chances de uma de suas pernas quebrar, ou de ele ter de lidar com outros tipos de defeitos resultantes dos impactos com os destroços. O algoritmo criado pelo grupo de pesquisadores permite que a máquina corrija os danos causados por esse tipo de imprevisto, ao testar uma série de cenários até descobrir como compensar a perda da perna. Mais ou menos como um animal que perdeu uma pata faria. O avanço é surpreendente porque máquinas, de maneira geral, não são muito boas em se adaptar. Elas são boas em cumprir tarefas para as quais receberam instruções específicas, e falham quando têm de lidar com imprevistos – como defeitos ocasionados pela queda em um cometa que se movimenta pelo espaço.
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“O principal desafio era criar algo capaz de aprender. Mas que aprendesse em alguns poucos minutos”, disse Jean-Baptiste Mouret, um dos autores do projeto e pesquisador do consórcio de inovação francês Inria, ao site da MIT Technology Review. Um vídeo divulgado pelos pesquisadores ilustra o processo. Nele, um robô parecido com uma aranha perde uma das pernas. Depois de 20 minutos testando hipóteses, o robô se adapta e aprende a andar sem a perna danificada, recuperando a mobilidade e a velocidade perdidas.
Os pesquisadores também apelidaram seu algoritmo de “algoritmo evolutivo”. Isso por que, para resolver o imprevisto, o robô precisa testar soluções possíveis, numa sequência de tentativa e erro até chegar a uma solução viável. É algo parecido com o que os humanos fazem: se você torce o tornozelo, você recorre a sua memória e a algumas tentativas até conseguir se mover da maneira menos dolorosa possível.
O algoritmo ainda tem suas limitações – os pesquisadores ainda não sabem quão danificado um robô pode ser antes de parar de se mover ser esperanças de conseguir se concertar sozinho. Além disso, os experimentos conduzidos pelos pesquisadores estão longe das situações que essas máquinas podem enfrentar na vida real, durante incêndio ou terremotos. O próximo passo da pesquisa será aperfeiçoar esses testes.
RC