Harvard cria robôs-formiga com ação coletiva inspirada em insetos

Pesquisadores da Universidade de Harvard desenvolveram um grupo de robôs que constroem e desmontam estruturas sem depender de um comando central. A ideia se inspira no comportamento coletivo das formigas e usa regras locais para coordenar ações no ambiente.

Batizados de RAnts, os robôs operam com sinais luminosos chamados photormones, que funcionam como uma versão digital de feromônios. Cada unidade lê a intensidade do sinal, segue seu gradiente e decide sobre pegar, transportar, depositar ou retirar blocos.

O estudo, apresentado pela Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas John A. Paulson de Harvard, foi publicado neste mês na revista PRX Life. A pesquisa ressalta o efeito emergente de regras simples em um enxame descentralizado.

Os cientistas mostram que a coordenação não depende de uma central de comando. Em vez disso, o sistema se organiza pela interação com o ambiente e pela reação aos sinais gerados pelo grupo durante a operação.

Os RAnts operam com poucas regras: seguir o gradiente do photormone, movimentar blocos conforme esse sinal e depositar ou remover material quando atingem limiares. Assim, pontos de concentração surgem de forma espontânea.

Um ponto relevante é a dualidade de função: o mesmo sistema pode construir ou desmontar estruturas ao ajustar apenas dois parâmetros. A cooperação entre robôs e a taxa de deposição determinam se a ação dominante é adicionar ou remover material.

Aplicabilidade

A curto prazo, os pesquisadores apontam aplicações em obras em locais perigosos, escavação, resposta a desastres e exploração espacial. A ideia é usar robôs distribuídos onde um controle central rígido seria difícil.

Economicamente, a abordagem sugere caminhos para sistemas mais escaláveis e flexíveis, com menor dependência de robôs individuais complexos. A robótica passa a enfatizar a inteligência distribuída e a cooperação entre múltiplas unidades.

Embora o cenário de enxames em obras ou centros logísticos ainda dependa de avanços, o estudo indica uma direção relevante para automação: menos centralização e mais colaboração entre máquinas simples.