Foi apresentado, no final de outubro deste ano, em Quioto, no Japão, durante a IROS 2022 – IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pelo professor Luiz Chaimowicz, o artigo ‘Chemistry-Inspired Pattern Formation with Robotic Swarms’, também de autoria do aluno do doutorado do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da UFMG, Paulo Rezeck.
Segundo os autores, os padrões emergentes auto-organizados podem ser amplamente vistos em interações de partículas produzindo estruturas complexas como elementos químicos e moléculas. Inspirado por essas interações, este trabalho apresenta uma nova abordagem estocástica que permite que um enxame de robôs heterogêneos crie padrões emergentes de forma completamente descentralizada e contando apenas com informações locais. “Nossa abordagem consiste em modelar a configuração do enxame como um Campo Aleatório de Gibbs (GRF) dinâmico e definir restrições no sistema de vizinhança inspiradas em regras químicas que ditam a polaridade de ligação entre as partículas. Utilizando o modelo GRF, determinamos velocidades para cada robô, resultando em comportamentos que levam ao surgimento de padrões ou formas. Experimentos simulados e com robôs reais mostram a versatilidade da abordagem na produção de uma variedade de padrões”, explicaram.
