IA aprende quando orientar baratas ciborgue

Todos os sistemas de controlo de insetos ciborgue desenvolvidos até agora funcionaram a partir do exterior: observam o inseto, interpretam os seus movimentos e enviam um comando.

O batimento cardíaco do inseto e a atividade elétrica que percorre o seu corpo - ou seja, a sua resposta física efetiva ao ambiente - nunca tinham sido incluídos na forma como essas decisões são tomadas.

Uma equipa no Japão decidiu alterar essa abordagem. Ligou sensores ao pulso de uma barata e aos fracos sinais elétricos do seu corpo, treinando depois uma IA para os interpretar - não apenas para orientar o inseto, mas também para perceber quando deve deixá-lo em paz.

Uma mochila para baratas

O trabalho foi desenvolvido por uma equipa liderada pelo professor Keisuke Morishima, da Escola de Engenharia da Universidade de Osaka, em colaboração com investigadores da Indonésia. Criaram uma pequena mochila removível para uma das espécies de baratas de maior porte.

O dispositivo pesa cerca de 5,7 gramas e cada componente pode ser colocado e retirado, permitindo que o inseto recupere depois. Monitoriza simultaneamente três sinais: o batimento cardíaco da barata, os débeis sinais neurais recolhidos do corpo e o movimento corporal.

Até este estudo, a maioria dos sistemas de baratas ciborgue dependia exclusivamente do que era visível do lado de fora: saber se o inseto se movia ou não.

Num trabalho anterior do mesmo grupo, as baratas foram orientadas através da sua aversão natural à luz ultravioleta, mas até essa técnica se baseava no comportamento observável, e não em processos internos do animal.

O que o batimento cardíaco pode revelar

Para cartografar o que acontece no interior do inseto, a equipa expôs as baratas a cinco condições: um estado de repouso, luz ultravioleta, uma baforada de odor junto às antenas, calor e alimento. Algumas destas situações atraem a barata, enquanto outras levam-na a tentar fugir.

Uma barata em repouso mantinha um batimento cardíaco mais lento, enquanto qualquer estímulo o acelerava. A frequência cardíaca pode revelar aquilo que um animal deteta, mesmo quando quase não se movimenta, como demonstrou há anos um estudo com caranguejos.

Os restantes sinais apresentaram a mesma separação. O calor e os químicos agressivos provocaram sinais internos mais intensos e movimentos mais rápidos e irregulares. A comida produziu o efeito contrário: um corpo mais tranquilo e um andamento mais lento.

Um modelo de aprendizagem automática aprendeu a classificar esses sinais corporais nas cinco situações correspondentes.

Treinada com registos de 20 insetos, a melhor versão do modelo identificou corretamente a situação em mais de nove em cada dez casos. Os estados de repouso e de alimentação foram fáceis de reconhecer, ao passo que o calor e a luz ultravioleta representaram maior dificuldade.

A IA aprende contenção nas baratas

É aqui que o trabalho se distingue. O modelo não se limita a identificar o estado do inseto: também decide o que fazer com essa classificação. Muitas vezes, isso significa não fazer absolutamente nada.

Quando o sistema deteta um estado calmo ou de atração por alimento, incentiva a barata a avançar - com um relance de luz ultravioleta para a orientar e uma vibração na extremidade traseira para a impulsionar. O inseto continua a decidir o caminho; a máquina limita-se a influenciá-lo.

Quando os sinais mostram que a barata está a fugir de algo como calor ou um odor intenso, a máquina interrompe todos os estímulos e deixa o animal lidar sozinho com a situação.

Nunca antes tinha sido incorporado este tipo de contenção num inseto ciborgue. Os sistemas anteriores transmitiam comandos num único sentido.

Testar insetos sob pressão

O verdadeiro teste decorreu num labirinto com quatro divisões. Algumas salas continham alimento; outras tinham calor ou um cheiro forte de que as baratas não gostavam. Portas de sentido único impediam os insetos de voltar atrás depois de avançarem.

Sem intervenção, as baratas comuns raramente progrediam muito. A maioria ficava instalada na sala com comida e ali permanecia e, ao longo de dezenas de ensaios, nenhum inseto completou o percurso.

Com o novo sistema de controlo ativo, algumas baratas ciborgue conseguiram atravessar todo o labirinto. Numa sala com alimento, o sistema encorajava o inseto a prosseguir.

Nas salas com calor ou químicos, recuava e deixava que o próprio impulso de fuga da barata fizesse o trabalho.

Sucesso em laboratório, dificuldades no labirinto

O sistema está longe de ser perfeito. Tem um desempenho forte na bancada de laboratório, mas revela-se menos estável no labirinto. Em testes offline, alcançou uma taxa de sucesso de 93 percent, mas, nos testes em tempo real, tomou a decisão certa apenas em cerca de dois terços dos casos.

O movimento real é desordenado. Um inseto a caminhar faz os seus próprios sensores oscilar, e o seu estado interno pode mudar de um segundo para o outro.

“Um inseto é um ser vivo, e as suas respostas variam de indivíduo para indivíduo e de momento para momento”, afirmou Morishima.

A equipa é prudente neste ponto. Não está a ler a mente ou os sentimentos de uma barata - o sistema identifica padrões corporais associados a diferentes ambientes. Designar isso como “perceção” é uma expressão operacional, não uma afirmação sobre aquilo que o inseto sente.

Para além das baratas ciborgue

A novidade não está na mochila nem no labirinto. Está no facto de os sinais internos de um inseto - o batimento cardíaco e a atividade nervosa - poderem integrar o circuito de controlo e indicar a uma máquina quando deve atuar e quando deve recuar.

Isso abre possibilidades concretas. Insetos ciborgue, como as baratas, estão a ser considerados para procurar em edifícios desmoronados ou recolher amostras de ar perigoso, entrando em fendas demasiado estreitas até para os mais pequenos robôs construídos pelo ser humano.

A leitura do estado do inseto pode ajudá-lo a colaborar durante mais tempo, em vez de o desgastar com estímulos constantes.

A equipa chama à ideia mais ampla Circuito de Sinergia de Insetos - inteligência viva e inteligência artificial a partilharem o mesmo circuito, em vez de uma delas dar todas as ordens. Para os investigadores, as baratas são apenas o ponto de partida.