O cérebro evolutivo para robôs começa funcionando com seis “neurônios”. Ele foi capaz de fazer com que um robô bastante simples aprendesse a forma mais eficiente de percorrer uma determinada distância em 1.000 segundos.
Os cientistas perceberam que os algoritmos evolucionários tradicionais alcançam rapidamente um limite e o robô para de aprender. Eles então desenvolveram um algoritmo evolucionário incremental, que fixa o aprendizado alcançado e parte para melhorias automaticamente.
O teste principal, contudo, ainda estava por vir. Os pesquisadores colocaram novas “pernas” no robô, o que fez com que ele se tornasse incapaz de cumprir sua tarefa de movimentação como fazia antes.
O algoritmo evolucionário incremental criou então novos “neurônios”, que aprenderam a lidar com as novas pernas e refez o aprendizado de andar. A seguir, ele aprendeu novamente como cumprir a sua tarefa de percorrer a distância no prazo determinado.
O cérebro robótico também aprendeu como lidar com a visão. Quando o robô recebeu uma câmera, a rede neural criou novos neurônios que permitiram que ele aprendesse a seguir ou evitar a luz captada pela câmera.
As possibilidades de aplicação dos novos algoritmos evolucionários incrementais são inumeráveis, abarcando toda a área da robótica.
Os pesquisadores planejam utilizá-lo também no controle de novas próteses inteligentes, como pernas e braços robóticos.