As redes neurais estão transformando a maneira como os engenheiros projetam controladores para robôs e veículos autônomos, tornando-os mais adaptáveis e eficientes. No entanto, a complexidade desses sistemas de aprendizado de máquina, que imitam o cérebro humano, traz um desafio: garantir que um robô controlado por uma rede neural cumpra suas tarefas com segurança.
Para superar esse obstáculo, pesquisadores do MIT e outras instituições desenvolveram novas técnicas que certificam rigorosamente os cálculos de Lyapunov, fundamentais para a estabilidade e segurança dos sistemas robóticos.
A técnica tradicional para verificar a segurança de um sistema é baseada nas funções de Lyapunov, que analisam se o valor de uma função diminui ao longo do tempo, garantindo que situações instáveis nunca ocorram. Contudo, essa abordagem enfrentava limitações quando aplicada a máquinas complexas alimentadas por redes neurais. Considerando isso, a nova metodologia desenvolvida pelos pesquisadores do MIT oferece uma solução inovadora, permitindo uma verificação mais eficiente e robusta das condições de Lyapunov em sistemas avançados.
O impacto dessa inovação é grande. Com a nova abordagem, é possível garantir uma operação segura e estável para robôs, drones e veículos autônomos em uma variedade de condições, incluindo ambientes complexos e incertos. Essa técnica pode, por exemplo, ajudar um drone a se estabilizar mesmo quando enfrenta rajadas de vento, ou um robô a permanecer estável enquanto interage com o ambiente.
Além disso, os pesquisadores planejam expandir essa técnica para outras aplicações, como biomedicina e processamento industrial, e explorar seu desempenho em sistemas com maior complexidade. Essa evolução promete avanços importantes na segurança e eficiência de máquinas controladas por redes neurais, impulsionando o desenvolvimento de tecnologias autônomas em diversos setores.
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*Imagem de capa: Depositphotos.com
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