Robôs meta-treliça, com sua capacidade única de transformação, podem se adaptar a ambientes hostis. No entanto, à medida que as tarefas se tornam mais complexas, seu design se torna cada vez mais desafiador. Uma equipe de pesquisa liderada pela Universidade da Califórnia, Berkeley, desenvolveu recentemente uma estrutura baseada em IA que fornece uma solução automatizada para o design e a otimização de robôs treliçados complexos. Conforme relatado na Nature Communications, essa estrutura permite que os projetistas criem robôs altamente funcionais, maximizando a eficiência do controle.

Os pesquisadores projetaram um capacete deformável que muda de forma para transferir a proteção para diferentes áreas da cabeça.

"Usando um algoritmo genético, nosso método de otimização calcula com precisão o número mínimo de unidades de controle necessárias para concluir uma tarefa", disse Yao Lining, professor assistente de engenharia mecânica e pesquisador principal do estudo. "Isso significa que os projetistas podem projetar automaticamente robôs que atendam a todos os objetivos, seja deformar-se em um formato específico, mover-se rapidamente ou agarrar objetos." Utilizando essa estrutura, a equipe de pesquisa desenvolveu e testou com sucesso diversos protótipos, incluindo um robô quadrúpede, um capacete deformável, um robô andador inspirado em uma lagosta e atuadores semelhantes a tentáculos. Os resultados mostraram que os robôs gerados por IA podem alcançar adaptações complexas de formas com um número mínimo de unidades de controle. O estudo também revelou uma relação entre a melhoria do desempenho e o número ideal de redes de controle. "Nos inspiramos na sinergia muscular da biologia e transformamos o espaço combinatório de grupos de atuadores em um método que alcança transformações escaláveis ​​de volume e movimento usando apenas um pequeno número de unidades de controle", disse Jianzhe Gu, autor principal do estudo. O professor Lining Yao explicou ainda: "A inteligência artificial pode explorar todo o espaço de design e selecionar um número razoável de canais, encontrando assim o equilíbrio ideal entre desempenho e número de unidades de controle". Atualmente, a estrutura alcançou a "colaboração humano-robô", com o designer fornecendo a entrada inicial para a forma e o comportamento do robô.