Cientistas estão produzindo "sensação de dor" em máquinas e isso pode ajudá-las a se autopreservar

Imagine torcer o tornozelo durante uma corrida. A dor faz com que você mude imediatamente a forma de caminhar para evitar que a lesão piore. Agora, pesquisadores acreditam que máquinas também poderiam se beneficiar de um mecanismo semelhante.

Um novo estudo liderado por cientistas da Universidade de Tecnologia de Delft, na Holanda, demonstrou que drones podem identificar sinais de que estão prestes a perder o controle antes que um acidente aconteça. A pesquisa não faz as máquinas "sentirem dor" literalmente, mas cria um sistema que funciona de maneira parecida: ele detecta que algo está errado e leva o equipamento a mudar seu comportamento para se proteger.

Inspirado na natureza

A ideia surgiu de um conceito conhecido como desaceleração crítica, estudado há anos por ecologistas.

Na natureza, ecossistemas saudáveis costumam se recuperar rapidamente após uma perturbação, como uma seca. Mas, à medida que ficam mais frágeis, essa recuperação passa a demorar cada vez mais. Esse atraso funciona como um sinal de alerta de que o sistema está próximo de um ponto crítico de colapso.

Os pesquisadores decidiram verificar se esse mesmo princípio poderia ser aplicado a sistemas de engenharia, como drones, robôs e veículos autônomos.

Segundo Jasper van Beers, um dos autores do estudo, a proposta é oferecer às máquinas algo equivalente ao papel que a dor desempenha nos seres humanos: um aviso de que continuar operando da mesma forma pode resultar em falha.

Testes levaram drones ao limite

Para validar a ideia, a equipe realizou experimentos no CyberZoo, um laboratório especializado em drones, danificando gradualmente as hélices das aeronaves enquanto monitoravam seus sensores e comportamento durante o voo. Conforme os danos aumentavam, os algoritmos conseguiam detectar mudanças cada vez mais sutis na estabilidade do sistema antes que o drone realmente perdesse o controle.

A vantagem é que o método não depende de modelos extremamente complexos do equipamento. Em vez disso, utiliza dados coletados pelos próprios sensores embarcados para perceber quando a máquina está se tornando menos resiliente.

Na prática, isso significa que um drone poderia identificar sozinho que uma hélice está comprometida e alterar sua forma de voar para reduzir o risco de queda, em vez de continuar operando normalmente até sofrer um acidente.

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É possível ir muito além dos drones

Embora os testes tenham sido feitos com quadricópteros, a tecnologia poderia ser adaptada para diversos outros sistemas. Entre as possíveis aplicações estão:

• Aeronaves comerciais
• Carros autônomos
• Robôs industriais
• Monitoramento de infraestrutura crítica
• Sistemas de manutenção preditiva em veículos e equipamentos

Como o método utiliza sensores relativamente simples e não exige um modelo físico detalhado da máquina, ele pode ser incorporado a diferentes tipos de equipamentos.

A pesquisa não busca apenas detectar falhas depois que elas aparecem, mas antecipar quando um sistema está caminhando para uma situação perigosa. Isso permitiria que máquinas ajustassem automaticamente sua operação, da mesma forma que uma pessoa muda a maneira de andar ao perceber uma lesão.