Criada uma rede neural mecânica, que aprende e reage ativamente ao ambiente

Redação do Site Inovação Tecnológica - 20/10/2022

A rede neural mecânica incorpora a inteligência artificial em um mecanismo que se torna capaz de aprender.
[Imagem: Flexible Research Group/UCLA]

Material inteligente ativo

Assim como um pianista aprende a tocar seu instrumento sem olhar para as teclas ou um jogador de basquete gasta incontáveis horas para fazer um arremesso aparentemente sem esforço, engenheiros mecânicos transportaram para o reino das máquinas um conceito de aprendizado de máquina, até agora só usado no reino virtual, para criar programas de inteligência artificial.

Ryan Lee e seus colegas da Universidade da Califórnia de Los Angeles criaram uma nova classe de equipamentos mecânicos que pode aprender comportamentos ao longo do tempo e desenvolver uma "memória muscular" própria, permitindo a adaptação em tempo real às mudanças de forças externas.

O material é composto por um sistema estrutural formado por vigas ajustáveis que podem alterar sua forma e comportamento em resposta a condições dinâmicas.

Segundo a equipe, esse "material que aprende" terá aplicações na construção de edifícios, em asas de aviões que se adaptam às condições de voo, em tecnologias de imagens e muitos outros, levando os chamados materiais metamórficos a um novo patamar.

Isso porque o material é, essencialmente, uma rede neural mecânica.

"Esta pesquisa apresenta e demonstra um material artificial inteligente que pode aprender a apresentar os comportamentos e propriedades desejados após maior exposição às condições ambientais," disse o professor Jonathan Hopkins, coordenador da equipe. "Os mesmos princípios fundamentais que são usados no aprendizado de máquina são usados para dar a este material suas propriedades inteligentes e adaptáveis."

O protótipo tem o tamanho de um forno de micro-ondas, mas a equipe pretende miniaturizar as unidades básicas, para criar materiais metamórficos com várias aplicações.
[Imagem: Ryan H. Lee et al. - 10.1126/scirobotics.abq7278]

Rede neural mecânica

Utilizando e adaptando conceitos das redes neurais artificiais (RNAs), que são os algoritmos na base do aprendizado de máquina, os pesquisadores desenvolveram equivalentes mecânicos dos componentes das RNAs em um sistema interconectado.

Essa rede neural mecânica (RNM) consiste em vigas individualmente ajustáveis, dispostas em um padrão de treliça triangular. Cada uma dessas hastes possui uma bobina de voz, similar às que geram os sons nos alto-falantes; a diferença é que aqui elas funcionam como sensores, medindo as tensões e flexões a que são submetidas, e como atuadores, permitindo que a haste altere seu comprimento. No primeiro caso, ela aprende o movimento e, no segundo, passa a adaptar-se ao ambiente em tempo real, interagindo com as outras vigas no sistema.

Inicialmente, a bobina de voz, que nos alto-falantes converte campos magnéticos em movimento mecânico, detecta as forças de compressão ou expansão exercidas sobre sua haste, repassando esses dados para o algoritmo de aprendizado. Ao funcionar como atuador, ela induz as flexões e expansões, o que significa que cada conjunto bobina/haste funciona essencialmente como uma junta flexível nas interconexões do sistema de treliça.

Um algoritmo de otimização então regula todo o sistema, aprendendo a determinar a combinação de valores de rigidez de cada junta flexível para controlar como a rede inteira deve se adaptar às forças aplicadas a ele.

Aplicação teórica da rede neural mecânica ao controle de uma asa de avião que muda de formato em pleno voo.
[Imagem: Ryan H. Lee et al. - 10.1126/scirobotics.abq7278]

Asas morfológicas

No estágio atual, o sistema tem o tamanho de um forno de micro-ondas, mas os pesquisadores planejam simplificar o projeto da RNM (rede neural mecânica) para que milhares de redes possam ser fabricadas em microescala dentro de treliças 3D, para aplicações práticas de materiais.

Se esse material inteligente for colocado nas asas dos aviões, por exemplo, ele pode aprender a transformar a forma das asas com base nos padrões de vento durante um voo, para obter maior eficiência e manobrabilidade do avião. Estruturas de construção infundidas com este material também podem auto-ajustar a rigidez em certas áreas para melhorar sua estabilidade geral durante um terremoto ou outros desastres naturais.

Além de usar o material em veículos e materiais de construção, os pesquisadores sugerem que as RNMs também poderão ser incorporadas em uma armadura para desviar ondas de choque ou em tecnologias de imagem acústica para tirar proveito das ondas sonoras.

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