O que significa para uma máquina ser atlética?
Nós iremos demonstrar o conceito de agilidade na máquina
e a investigação para o conseguir
com a ajuda destas máquinas voadoras chamadas quadricópteros,
ou "quads", abreviando.
Os "quads" já existem há bastante tempo.
A razão de serem tão populares hoje em dia
é serem mecanicamente simples.
Controlando a velocidade destas quatro hélices,
estas máquinas podem rodar, inclinar, guinar,
e acelerar na orientação comum.
A bordo estão também uma bateria, um computador,
vários sensores e rádios sem fio.
Os "quads" são extremamente ágeis, mas a sua agilidade tem um custo.
Eles são naturalmente instáveis, e precisam de alguma forma
de um controlo automático de resposta para poderem voar.
Então, como é que ele fez isto?
Câmaras no teto e um portátil
servem como um sistema de posicionamento global de interior.
É usado para localizar objetos no espaço
que tenham marcas refletoras
Estes dados são então enviados para outro portátil
que está a executar algoritmos de estimativa e controlo
que, por sua vez, envia comandos para o "quad",
que também está a executar algoritmos de estimativa e controlo.
A maior parte da nossa investigação são os algoritmos.
São a magia que dá vida a estas máquinas.
Como desenhar algoritmos
que criam uma máquina-atleta?
Usamos algo genericamente designado por desenho baseado em modelos.
Primeiro, captamos a física com um modelo matemático
de como a máquina se comporta.
Depois usamos um ramo da matemática
designado "teoria de controlo" para analisar estes modelos
e também para desenvolver algoritmos para os controlar.
Por exemplo, é assim que podemos fazer o "quad" pairar.
Primeiro captamos a dinâmica
com um conjunto de equações diferenciais.
Depois manipulamos essas equações com a ajuda da teoria de controlo
para criar algoritmos que estabilizam o "quad".
Deixem-me demonstrar o poder desta abordagem.
Suponham que queremos que este "quad" não paire apenas
mas que balance este bastão.
Com alguma prática,
é muito simples para um ser humano fazer isto,
embora tenhamos a vantagem
de ter os dois pés no chão
e o uso das nossas mãos muito versáteis.
Torna-se um pouco mais difícil
quando só tenho um pé no chão
e quando não uso as minhas mãos.
Reparem que o bastão tem uma marca refletora no topo,
que lhe permite ser localizado no espaço.
(Aplausos)
Podem verificar que este "quad" está a fazer ligeiros ajustes
para manter o bastão equilibrado.
Como desenhámos o algoritmo para fazer isto?
Acrescentámos o modelo matemático do bastão ao do "quad".
Depois de termos um modelo do sistema "quad"-bastão
podemos usar a teoria de controlo para criar algoritmos.
Aqui, veem que está estável,
e mesmo que dê alguns toques,
ele regressa à posição equilibrada.
Também podemos aumentar o modelo e incluir
em que ponto do espaço queremos o "quad".
Usando este ponteiro, feito de marcas refletoras,
posso indicar o ponto do espaço onde quero que o "quad" esteja
a uma dada distância de mim.
A chave para estas manobras acrobáticas são os algoritmos,
criados com a ajuda de modelos matemáticos
e teoria de controlo.
Vamos dizer ao "quad" que volte aqui
e deixe cair o bastão
e a seguir vou demonstrar a importância
de se perceberem os modelos físicos
e o funcionamento do mundo físico.
Reparem como o "quad" perdeu altitude
quando lhe coloquei este copo de água.
Ao contrário do bastão,
eu não incluí o modelo matemático do copo no sistema.
De facto, o sistema nem sabe que o copo de água está lá.
Como antes, posso usar o ponteiro para dizer ao "quad"
em que ponto do espaço quero que esteja.
(Aplausos)
Bem, devem estar a questionar-se:
"Porque é que a água não cai do copo?"
Dois factos: o primeiro, é que a gravidade
atua em todos os objetos do mesmo modo.
O segundo, é que as hélices apontam todas
na mesma direção do copo, para cima.
Juntando estes dois factos, o resultado é que
todas a forças laterais no copo são reduzidas
e são essencialmente controladas pelos efeitos aerodinâmicos,
que, a estas velocidades, são menosprezáveis.
E é por isso que não é preciso o modelo do copo.
Ele naturalmente não entorna, faça o "quad" o que fizer.
(Aplausos)
A lição aqui é que algumas tarefas de alto desempenho
são mais fáceis que outras,
E que, percebendo a física do problema,
podemos saber quais são fáceis e quais são difíceis
Neste momento, transportar um copo de água é fácil.
Equilibrar um bastão é difícil.
Todos ouvimos histórias de atletas
que realizam feitos estando lesionados.
Pode uma máquina funcionar
com um dano físico extremo?
O bom senso diz que são necessárias
pelo menos quatro pares de hélices fixas para se poder voar,
porque há quatro graus de liberdade a controlar:
rotação, inclinação, guinada e aceleração.
Os hexacópteros e os octocópteros, com seis e oito hélices,
podem ter redundância,
mas os quadricópteros são muito mais populares
porque têm o número mínimo
de pares de hélices fixas: quatro.
Ou não?
Se analisarmos o modelo matemático desta máquina
com apenas duas hélices a funcionar,
descobrimos que há uma forma não convencional de ele voar.
Prescindimos do controlo de guinada,
mas a rotação, inclinação e aceleração podem ainda ser controladas
com algoritmos que exploram esta nova configuração.
Os modelos matemáticos dizem-nos exatamente
quando e porque é que isto é possível.
Neste momento, este conhecimento permite-nos desenhar
novas arquiteturas para as máquinas
ou desenhar algoritmos mais espertos que gerem graciosamente os estragos,
tal como fazem os atletas humanos,
em vez de construirmos máquinas com redundância.
Não evitamos suster a respiração quando observamos
um mergulhador saltar para a água
ou quando um saltador rodopia no ar,
com o chão a aproximar-se rapidamente.
Conseguirá o mergulhador fazer uma boa entrada?
Conseguirá o saltador aterrar em pé?
Suponham que queremos que este "quad"
execute uma cambalhota tripla
e termine exatamente no ponto em que começou.
Esta manobra será tão rápida
que não conseguimos usar "feedback" de posição
para corrigir o movimento durante a execução.
Simplesmente não há tempo suficiente.
Em vez disso, o que o "quad" pode fazer é executar a manobra às cegas,
verificar como termina a manobra,
e usar essa informação para modificar o seu comportamento
para que a próxima cambalhota seja melhor.
Tal como o mergulhador e o saltador
é apenas através de prática repetida
que a manobra pode ser aprendida e executada
ao mais alto nível.
(Aplausos)
Atingir uma bola em movimento
é uma habilidade necessária em muitos desportos.
Como conseguimos que uma máquina
faça o que um atleta faz aparentemente sem esforço?
(Aplausos)
Este "quad" tem uma raqueta presa no topo
com um ponto central quase do tamanho de uma maçã, não muito grande.
Estes cálculos são feitos cada 20 milissegundos,
ou 50 vezes por segundo.
Primeiro, descobrimos a trajetória da bola.
Depois, calculamos como o "quad" deve bater a bola
para que ela voe para o local de onde foi lançada.
Terceiro, é planeada uma trajetória que leva o "quad"
do seu estado atual ao ponto de impacto com a bola.
Quarto, só executamos 20 milissegundos dessa estratégia.
Vinte milissegundos depois, todo o processo é repetido
até que o "quad" atinja a bola.
(Aplausos)
As máquinas não executam apenas manobras dinâmicas sozinhas,
podem fazê-lo em conjunto.
Estes três "quads" transportam cooperativamente uma rede.
(Aplausos)
Eles executam uma manobra
extremamente dinâmica e coletiva
para me devolverem a bola.
Reparem que, na extensão máxima, estes "quads" estão na vertical.
(Aplausos)
De facto, na extensão máxima,
é cerca de cinco vezes mais do que um "bungee jumper" sente
no fim do seu salto.
Os algoritmos para fazer isto são muito semelhantes
ao usado por um único "quad" para me devolver a bola.
São usados modelos matemáticos para replanear continuamente
uma estratégia cooperativa 50 vezes por segundo.
Tudo o que vimos até agora
foi sobre as máquinas e suas capacidades.
O que sucede quando ligamos a agilidade desta máquina
à de um ser humano?
O que tenho aqui é um sensor comercial de gestos
usado essencialmente nos jogos.
Pode reconhecer o que as várias partes do meu corpo
fazem em tempo real.
Tal como o ponteiro que usei antes,
podemos usar este como entrada para o sistema.
Temos assim uma forma natural de interagir
com a agilidade destes "quads" através dos meus gestos.
(Aplausos)
A interação não tem que ser virtual. Pode ser física.
Considerem este "quad", por exemplo.
Está a tentar manter-se num ponto fixo no espaço.
Se eu tentar deslocá-lo, ele contraria-me.
e regressa ao ponto onde quer estar.
Podemos, porém, alterar este comportamento.
Podemos usar modelos matemáticos
para estimar a força que aplico a este "quad".
Uma vez conhecida esta força, podemos alterar as leis da física
no que diz respeito ao "quad", claro.
Agora o "quad" comporta-se como se estivesse
num fluido viscoso.
Temos agora um modo profundo
de interagir com uma máquina.
Usarei esta nova capacidade para posicionar
este "quad" com câmara no local apropriado
para filmar o resto desta demonstração.
Então podemos interagir fisicamente com estes "quads"
e podemos alterar as leis da física.
Vamos divertir-nos um pouco com isto.
No que vão ver a seguir, estes "quads"
vão primeiro comportar-se como se estivessem em Plutão.
Ao longo do tempo, a gravidade vai ser aumentada
até regressarmos todos ao planeta Terra.
mas garanto-vos que não chegaremos lá.
Ok, aqui vai.
(Risos)
(Aplausos)
Ufa!
Neste momento, estão todos a pensar:
"Este tipos têm diversão a mais",
e estão talvez a questionar-se:
"Porque estão a construir máquinas-atletas?"
Alguns conjeturam que o papel do jogo no reino animal
é aperfeiçoar habilidades e desenvolver capacidades.
Outros pensam que tem uma função mais social,
que é usada para unir o grupo.
De igual modo, usamos a analogia do desporto e da agilidade
para criar algoritmos para as máquinas,
para as levar aos seus limites.
Que impacto terá a rapidez das máquinas no nosso modo de vida?
Tal como as nossas criações e inovações do passado,
podem ser usadas para melhorar a condição humana
ou podem ser usadas de modo errado ou abusivo.
A escolha que enfrentamos não é técnica, mas social.
Façamos a opção correta,
a opção que revela o melhor no futuro das máquinas,
tal como a agilidade no desporto
pode revelar o melhor em nós.
Deixem-me apresentar-vos os feiticeiros por detrás da cortina verde.
São os atuais membros da equipa de investigação Arena das Máquinas Voadoras
(Aplausos)
Federico Augugliaro, Dario Brescianini, Markus Hehn,
Sergei Lupashin, Mark Muller e Robin Ritz.
Olhem para eles. Estão destinados a grandes feitos.
Obrigado.
(Aplausos)