Cientistas geram sensação de dor em máquinas para melhorar autopreservação

Pesquisadores da Universidade de Tecnologia de Delft desenvolveram um sistema para drones identificarem sinais de que podem perder o controle antes de um acidente.
O mecanismo não faz a máquina sentir dor de verdade, mas funciona como um alerta que leva o equipamento a mudar de comportamento para se proteger.
A ideia se inspira no conceito de desaceleração crítica, estudado pela ecologia para indicar que um sistema está próximo de um ponto de colapso.
O objetivo é oferecer às máquinas um aviso semelhante ao da dor humana, para evitar falhas graves.
Os testes foram realizados com drones, levando-os ao limite para observar o funcionamento do sistema.

Um estudo liderado pela Universidade de Tecnologia de Delft, na Holanda, mostra que drones podem identificar sinais de instabilidade antes de perderem o controle. Publicado na Proceedings of the National Academy of Sciences em 2026, o trabalho desenvolve um sistema que age como uma “sensação de dor” para máquinas, sinalizando que é hora de mudar o comportamento.

A ideia se inspira no conceito de desaceleração crítica da ecologia, que aponta que sistemas em estresse demoram mais para retornar ao normal. Nos últimos anos, ecossistemas saudáveis se recuperam rapidamente após perturbações, mas a fraqueza aumenta o atraso. Pesquisadores buscavam aplicar esse sinal a engenharias como drones e robôs.

Segundo os autores, o objetivo é oferecer às máquinas uma advertência de que manter a operação atual pode levar a falhas graves. O estudo analisa como esse sinal poderia levar drones a ajustar rota, velocidade ou modo de funcionamento antes de acontecimentos catastróficos.

Os testes exploraram situações de voo com maior risco de instabilidade, para observar como o sistema reage. A abordagem não gera dor real, mas registra padrões de erro para acionar ajustes automáticos no comportamento dos dispositivos.

Caso possa avançar, a técnica pode melhorar a segurança de veículos autônomos e robôs em operações críticas. Pesquisadores destacam que a aplicação prática dependerá de ensaios adicionais e da integração com controladores existentes.

A pesquisa foi conduzida pela Delft University of Technology e publicada na revista científica Da Proceedings of the National Academy of Sciences. O estudo promete contribuir para métodos de autopreservação em máquinas complexas no futuro.