Nos seus esforços para criar robôs inteligentes, os cientistas de Inteligência Artificial (IA) tendem a concentrar-se nos cérebros. Mas para cumprir uma tarefa, um robô precisa também de um corpo. Um grupo do MIT diz que a IA pode ajudar a projetar corpos melhores para os robôs, e deveríamos fazer as duas coisas em paralelo.
A abordagem padrão é simples: projetar um corpo de robô e treinar uma IA para o controlar. Uma solução ainda melhor é realizar os dois processos simultaneamente, para que a IA de controlo possa dar feedback sobre a forma como as mudanças no corpo estão a ajudar, ou não, a resolver o problema.
Isso é conhecido como co-design e não é totalmente novo. Mas executar esses dois processos de otimização em paralelo é muito complicado e pode levar muito tempo para se chegar a uma solução útil. Como o algoritmo de projeto precisa de experimentar milhares de configurações diferentes, a abordagem só funciona na simulação e, normalmente, os investigadores precisam criar um ambiente de teste quase do zero, ou então adaptar fortemente as simulações de treino de robôs existentes.
Tudo isso exige muito trabalho, o que faz com que a maioria dos ambientes de co-design se concentre num pequeno número de tarefas simples. E como a maioria foi desenvolvida por grupos separados, não é fácil comparar os resultados entre eles.
Na tentativa de resolver estes problemas, uma equipa do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL) criou um simulador de co-design chamado Evolution Gym, que permite aos cientistas testar as suas abordagens numa ampla gama de tarefas e terrenos, usando uma estrutura de design de robô personalizável.
Podes ver o fantástico trabalho da evolução in computer neste pequeno vídeo: https://youtu.be/VWivmi9j608
Crédito Foto: MIT CSAIL via YouTube
