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Método de aprendizado profundo para projetar robôs parecidos com moscas

“Pense no que uma mosca pode fazer”, diz o professor Pavan Ramdya, cujo laboratório no Brain Mind Institute da EPFL, com o laboratório do professor Pascal Fua no Institute for Computer Science da EPFL, liderou o estudo. “Uma mosca pode escalar um terreno que um robô com rodas não conseguiria”.

Moscas não são exatamente carinhosas para os seres humanos. Associamo-los, com razão, a experiências pouco apetitosas em nossas vidas diárias. Mas há um caminho inesperado para a redenção: robôs. Acontece que as moscas têm alguns recursos e habilidades que podem informar um novo design para sistemas robóticos .

“Ao contrário da maioria dos vertebrados, as moscas podem escalar praticamente qualquer terreno”, diz Ramdya. “Eles podem aderir a paredes e tetos porque têm almofadas adesivas e garras nas pontas das pernas. Isso lhes permite ir a qualquer lugar. Isso é interessante também porque se você pode descansar em qualquer superfície, pode gerenciar seu gasto de energia esperando para o momento certo para agir. “

Foi essa visão de extrair os princípios que governam o comportamento da mosca para informar o design de robôs que impulsionaram o desenvolvimento do DeepFly3D, um sistema de captura de movimento para a mosca Drosophila melanogaster, um organismo modelo que é quase onipresente usado na biologia.

Na configuração experimental de Ramdya, uma mosca caminha sobre uma minúscula bola flutuante – como uma esteira em miniatura – enquanto sete câmeras registram todos os seus movimentos. O lado superior da mosca é colado em um palco imóvel para que ele sempre fique no lugar enquanto caminha na bola. No entanto, a mosca “acredita” que está se movendo livremente.

As imagens das câmeras coletadas são processadas pelo DeepFly3D, um software de aprendizado profundo desenvolvido por Semih Günel, Ph.D. aluno que trabalha nos laboratórios de Ramdya e Fua. “Este é um bom exemplo de onde uma colaboração interdisciplinar foi necessária e transformadora”, diz Ramdya. “Ao alavancar a ciência da computação e a neurociência, enfrentamos um desafio de longa data”.

O que há de especial no DeepFly3D é que é possível inferir a pose 3D da mosca – ou mesmo outros animais -, o que significa que ela pode prever e fazer automaticamente medições comportamentais em resolução sem precedentes para uma variedade de aplicações biológicas. O software não precisa ser calibrado manualmente e usa imagens da câmera para detectar e corrigir automaticamente quaisquer erros cometidos em seus cálculos da pose da mosca. Por fim, ele também usa o aprendizado ativo para melhorar seu próprio desempenho.

O DeepFly3D abre uma maneira de modelar com eficiência e precisão os movimentos, poses e ângulos articulares de uma mosca da fruta em três dimensões. Isso pode inspirar uma maneira padrão de modelar automaticamente a pose 3D em outros organismos também.

“A mosca, como organismo modelo, equilibra muito bem a tratabilidade e a complexidade”, diz Ramdya. “Se aprendermos como ele faz o que faz, podemos ter um impacto importante na robótica e na medicina e, talvez o mais importante, podemos obter essas idéias em um período relativamente curto de tempo”.