A navegação na presença de um campo de fluxo instável de fundo é uma tarefa importante em uma ampla gama de aplicações robóticas, incluindo levantamento oceânico, monitoramento de comunidades de animais de águas profundas, inspeção baseada em drones e entrega em condições de vento. Em tais aplicações, os robôs podem ter conhecimento apenas de seus arredores imediatos ou enfrentar correntes que variam com o tempo, o que limita o uso de técnicas de controle ideais.
Engenheiros do Caltech, ETH Zurich e Harvard estão desenvolvendo inteligência artificial (IA) que permitirá que drones autônomos usem correntes oceânicas para auxiliar sua navegação, em vez de lutar para passar por elas.
A equipe testou o desempenho da IA usando simulações de computador e também desenvolveu o CARL-Bot (Caltech Autonomous Reinforcement Learning Robot), um pequeno robô do tamanho da palma da mão que parece um cruzamento entre uma cápsula de comprimido e um polvo dumbo. Ele executa o algoritmo em um minúsculo chip de computador que poderia alimentar drones marítimos na Terra e em outros planetas.
O CARL-Bot possui motores para nadar, é pesado para permanecer em pé e possui sensores que podem detectar pressão, profundidade, aceleração e orientação. O objetivo é criar um sistema autônomo para monitorar o estado dos oceanos do planeta. Os robôs que executam o algoritmo poderiam até explorar oceanos em outros mundos, como Encélado ou Europa.
Em qualquer cenário, os drones precisariam ser capazes de tomar decisões por conta própria sobre para onde ir e a maneira mais eficiente de chegar lá. Para fazer isso, os pesquisadores recorreram a redes de aprendizagem por reforço (RL). A equipe escreveu um software que pode ser instalado e executado em um Teensy – um microcontrolador de 2,4 por 0,7 polegadas que usa apenas meio watt de energia.
Os algoritmos de IA do CARL-Bot poderiam ensiná-lo a se orientar com base nas mudanças em seu ambiente imediato e em experiências passadas. CARL-Bot pode decidir ajustar sua rota rapidamente para contornar as correntes fortes e chegar ao seu destino.
A IA teria acesso a informações que poderiam ser coletadas de um giroscópio e acelerômetro integrados, que são sensores relativamente pequenos e de baixo custo para uma plataforma robótica. Esse tipo de navegação é análogo ao modo como as águias e os falcões navegam nas térmicas no ar, extraindo energia das correntes de ar para manobrar até o local desejado com o mínimo de energia gasta. Surpreendentemente, os investigadores descobriram que o seu algoritmo de aprendizagem por reforço poderia aprender estratégias de navegação que são ainda mais eficazes do que aquelas que se pensa serem utilizadas por peixes reais no oceano.
A equipa planeia testar a IA em cada tipo diferente de perturbação de fluxo que possa encontrar numa missão no oceano para avaliar a sua eficácia na natureza. A equipe está colocando o Teensy em um drone customizado, o CARL-Bot. O CARL-Bot será colocado em um tanque de água recém-construído de dois andares no campus da Caltech e ensinado a navegar nas correntes oceânicas.
“O robô não apenas aprenderá, mas também aprenderemos sobre as correntes oceânicas e como navegar por elas”, diz Peter Gunnarson, estudante de pós-graduação da Caltech e principal autor do artigo.
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