O software, com sensores interconectados, demonstrado em um vídeo no site da BBC News simula o processamento de um cérebro por meio da chamada “neural network”. Nos vídeos demonstrativos, um cachorro entende como pular uma cerca e um humanóide aprende como ficar em pé e dar cambalhotas.
Ralf Der, do Max Planck Institute for Mathematics in the Sciences (MIS) também aplicou o software para simular outros animais e humanos.
No caso de um humanóide, o movimento envolve 15 articulações e ângulos. A rede então envia sinais para que ele se desloque e identifique onde deveria parar. Caso se depare com um obstáculo, o robô tenta movimentos diferentes, aprendendo consigo mesmo e com seu ambiente.
O neural network eventualmente capta um ruído eletrônico, o que provoca pequenos movimentos. Com o tempo, o robô tenta ampliar seus movimentos conforme aprende sobre sua abrangência, como um bebê recém-nascido.
De acordo com os pesquisadores, a nova abordagem é muito mais flexível do que a programação tradicional, na qual movimentos são meticulosamente planejados em um espaço bem definido. Se as condições mudarem, isso afeta o comportamento do robô.
Por enquanto, a rede neural aprende comportamentos como o modo ‘de pé’, mas os esquece rapidamente. Der e seus colegas estão trabalhando para criar uma memória de longo prazo.
Ele irá apresentar o vídeo demonstrativo na conferência Artificial Life XI, em Winchester, nesta semana.
Fonte: IDG Now!
Nenhum comentário:
Postar um comentário