ABOUT THE SPEAKER
Auke Ijspeert - Roboticist
Auke Ijspeert works at the intersection of robotics, biology and computational neuroscience.

Why you should listen

Auke Ijspeert is a professor at the EPFL (the Swiss Federal Institute of Technology at Lausanne), and head of the Biorobotics Laboratory (BioRob). He has a BSc/MSc in Physics from the EPFL and a PhD in artificial intelligence from the University of Edinburgh, with John Hallam and David Willshaw as advisors. He carried out postdocs at IDSIA and EPFL with Jean-Daniel Nicoud and Luca Gambardella, and at the University of Southern California, with Michael Arbib and Stefan Schaal 

Ijspeert is interested in using numerical simulations and robots to get a better understanding of animal locomotion and movement control, and in using inspiration from biology to design novel types of robots and locomotion controllers.

More profile about the speaker
Auke Ijspeert | Speaker | TED.com
TEDGlobal>Geneva

Auke Ijspeert: A robot that runs and swims like a salamander

Auke Ijspeert: Um robô que corre e nada como uma salamandra

Filmed:
2,016,271 views

O roboticista Auke Ijspeert concebe bio-robôs, máquinas modeladas de acordo com animais reais que são capazes de enfrentar terrenos complicados e podiam aparecer em nossa casa nas páginas dum romance de ficção científica. O processo de criação destes robôs leva a autómatos melhores que podem ser usados para trabalhos no terreno, serviços, pesquisa e salvamento. Mas estes robôs não imitam apenas o mundo natural — ajudam-nos a perceber melhor a nossa biologia, revelando segredos anteriormente desconhecidos da espinal medula.
- Roboticist
Auke Ijspeert works at the intersection of robotics, biology and computational neuroscience. Full bio

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00:12
This is PleurobotPleurobot.
0
760
1840
Este é o Pleurobot.
00:15
PleurobotPleurobot is a robotrobô that we designedprojetado
to closelyde perto mimicmímico a salamandersalamandra speciesespécies
1
3400
3616
O Pleurobot é um robô que concebemos
para imitar uma espécie de salamandras
00:19
calledchamado PleurodelesPleurodeles waltlQuero..
2
7040
1400
chamada Pleurodeles waltl.
00:21
PleurobotPleurobot can walkandar, as you can see here,
3
9240
2256
O Pleurobot anda, como veem aqui
00:23
and as you'llvocê vai see latermais tarde, it can alsoAlém disso swimnadar.
4
11520
2040
e, como verão depois, também nada.
00:26
So you mightpoderia askpergunte,
why did we designdesenhar this robotrobô?
5
14280
2191
Podem perguntar:
"Porque é que conceberam esse robô?"
00:28
And in factfacto, this robotrobô has been designedprojetado
as a scientificcientífico toolferramenta for neuroscienceneurociência.
6
16960
3762
Este robô foi concebido como
um instrumento científico
para a neurociência.
00:33
IndeedNa verdade, we designedprojetado it
togetherjuntos with neurobiologistsNeurobiologists
7
21400
2496
Foi concebido em conjunto
com neurobiólogos
00:35
to understandCompreendo how animalsanimais movemover,
8
23920
1896
para compreender como se movem os animais
00:37
and especiallyespecialmente how the spinalespinhal cordcordão
controlscontroles locomotionlocomoção.
9
25840
2760
e, em especial, como é que
a espinal medula controla a locomoção.
Mas, quanto mais trabalho em bio-robótica,
00:41
But the more I work in bioroboticsbiorrobótica,
10
29560
1696
00:43
the more I'm really impressedimpressionado
by animalanimal locomotionlocomoção.
11
31280
2381
mais a locomoção animal me impressiona.
00:45
If you think of a dolphingolfinho swimmingnatação
or a catgato runningcorrida or jumpingsaltando around,
12
33920
4296
Se pensarem num golfinho a nadar,
num gato a correr ou a saltar,
00:50
or even us as humanshumanos,
13
38240
1576
ou mesmo em nós, seres humanos,
00:51
when you go joggingcorrida or playToque tennistênis,
14
39840
1816
quando fazemos "jogging"
ou jogamos ténis,
00:53
we do amazingsurpreendente things.
15
41680
1240
são tudo coisas espantosas.
00:55
And in factfacto, our nervousnervoso systemsistema solvesresolve
a very, very complexcomplexo controlao controle problemproblema.
16
43880
4136
O nosso sistema nervoso resolve
um problema de controlo muito complexo.
01:00
It has to coordinatecoordenada
more or lessMenos 200 musclesmúsculos perfectlyperfeitamente,
17
48040
3096
Tem que coordenar perfeitamente
mais ou menos 200 músculos,
01:03
because if the coordinationcoordenação is badmau,
we fallcair over or we do badmau locomotionlocomoção.
18
51160
3680
porque, se a coordenação for má,
caímos ou movemo-nos mal.
01:07
And my goalobjetivo is to understandCompreendo
how this workstrabalho.
19
55560
2720
O meu objetivo é compreender
como é que isto funciona.
01:11
There are fourquatro maina Principal componentscomponentes
behindatrás animalanimal locomotionlocomoção.
20
59160
2840
Há quatro componentes principais
por detrás da locomoção animal.
01:14
The first componentcomponente is just the bodycorpo,
21
62800
1936
O primeiro componente é o corpo.
01:16
and in factfacto we should never underestimatesubestimar
22
64760
1976
Nunca devemos subestimar
01:18
to what extentextensão the biomechanicsbiomecânica
already simplifysimplificar locomotionlocomoção in animalsanimais.
23
66760
3480
até que ponto a biomecânica
já simplifica a locomoção nos animais.
01:22
Then you have the spinalespinhal cordcordão,
24
70920
1456
Depois, temos a espinal medula.
01:24
and in the spinalespinhal cordcordão you find reflexesreflexos,
25
72400
1976
Na espinal medula, encontramos reflexos,
01:26
multiplemúltiplo reflexesreflexos that createcrio
a sensorimotorsensório-motor coordinationcoordenação looploop
26
74400
3456
múltiplos reflexos que criam
um ciclo de coordenação sensoriomotora
01:29
betweenentre neuralneural activityatividade in the spinalespinhal cordcordão
and mechanicalmecânico activityatividade.
27
77880
3480
entre a atividade neural da espinal medula
e a atividade mecânica.
01:34
A thirdterceiro componentcomponente
are centralcentral patternpadronizar generatorsgeradores de.
28
82000
2976
Um terceiro componente
são os geradores de padrões centrais.
01:37
These are very interestinginteressante circuitscircuitos
in the spinalespinhal cordcordão of vertebratevertebrado animalsanimais
29
85000
3896
São circuitos muito interessantes
na espinal medula dos animais vertebrados
01:40
that can generategerar, by themselvessi mesmos,
30
88920
1616
que podem gerar, por si só,
01:42
very coordinatedcoordenado
rhythmicrítmica patternspadrões of activityatividade
31
90560
2736
padrões rítmicos de atividade
muito coordenados
01:45
while receivingrecebendo
only very simplesimples inputentrada signalssinais.
32
93320
2376
enquanto recebem apenas
sinais de entrada muito simples.
01:47
And these inputentrada signalssinais
33
95720
1216
Estes sinais de entrada
01:48
comingchegando from descendingdecrescente modulationmodulação
from highersuperior partspartes of the braincérebro,
34
96960
3056
vindos de modulação descendente
de partes mais altas do cérebro,
01:52
like the motormotor cortexcórtex,
the cerebellumcerebelo, the basalbasal gangliagânglios,
35
100040
2696
como o córtex motor,
o cerebelo, os gânglios basais,
01:54
will all modulatemodular activityatividade
of the spinalespinhal cordcordão
36
102760
2136
vão modular a atividade
da espinal medula
01:56
while we do locomotionlocomoção.
37
104920
1456
enquanto nos movemos.
01:58
But what's interestinginteressante is to what extentextensão
just a low-levelbaixo nível de componentcomponente,
38
106400
3216
O interessante é até que ponto
um componente de baixo nível,
02:01
the spinalespinhal cordcordão, togetherjuntos with the bodycorpo,
39
109640
1936
a espinal medula, juntamente com o corpo,
02:03
already solveresolver a biggrande partparte
of the locomotionlocomoção problemproblema.
40
111600
2456
resolve uma grande parte
do problema da locomoção.
02:06
You probablyprovavelmente know it by the factfacto
that you can cutcortar the headcabeça off a chickenfrango,
41
114080
3422
Podemos cortar a cabeça a uma galinha
e ela continua a correr durante um bocado,
02:09
it can still runcorre for a while,
42
117532
1381
mostrando que a parte inferior
da espinal medula e do corpo
02:10
showingmostrando that just the lowermais baixo partparte,
spinalespinhal cordcordão and bodycorpo,
43
118937
2539
02:13
already solveresolver a biggrande partparte of locomotionlocomoção.
44
121500
1873
resolve uma grande parte da locomoção.
02:15
Now, understandingcompreensão how this workstrabalho
is very complexcomplexo,
45
123397
2459
Compreender como é que isto funciona
é muito complicada,
02:17
because first of all,
46
125880
1296
porque, primeiro que tudo,
02:19
recordinggravação activityatividade in the spinalespinhal cordcordão
is very difficultdifícil.
47
127200
2620
é muito difícil registar a atividade
da espinal medula.
02:21
It's much easierMais fácil to implantimplante electrodeseletrodos
in the motormotor cortexcórtex
48
129844
2772
É mais fácil implantar elétrodos
no córtex motor
do que na espinal medula, porque esta
está protegida pelas vértebras.
02:24
than in the spinalespinhal cordcordão,
because it's protectedprotegido by the vertebraevértebras.
49
132640
3056
02:27
EspeciallyEspecialmente in humanshumanos, very hardDifícil to do.
50
135720
1816
Sobretudo nas pessoas,
é muito difícil de fazer.
02:29
A secondsegundo difficultydificuldade is that locomotionlocomoção
is really duevencimento to a very complexcomplexo
51
137560
3776
Uma segunda dificuldade é que
a locomoção é devida a uma interação
muito complexa e muito dinâmica
entre estes quatro componentes.
02:33
and very dynamicdinâmico interactioninteração
betweenentre these fourquatro componentscomponentes.
52
141360
3056
02:36
So it's very hardDifícil to find out
what's the roleFunção of eachcada over time.
53
144440
3240
Por isso, é muito difícil descobrir qual é
o papel de cada um, ao longo do tempo.
02:40
This is where biorobotsBiorobots like PleurobotPleurobot
and mathematicalmatemático modelsmodelos
54
148880
3736
É aqui que os bio-robôs, como o Pleurobot,
e os modelos matemáticos
02:44
can really help.
55
152640
1200
podem ajudar.
Mas o que é a bio-robótica?
02:47
So what's bioroboticsbiorrobótica?
56
155480
1256
02:48
BioroboticsBiorrobótica is a very activeativo fieldcampo
of researchpesquisa in roboticsrobótica
57
156760
2736
A bio-robótica é uma área de investigação
muito ativa, na robótica
02:51
where people want to
take inspirationinspiração from animalsanimais
58
159520
2456
em que as pessoas se inspiram
nos animais
02:54
to make robotsrobôs to go outdoorsao ar livre,
59
162000
2456
para fazerem sair os robôs para a rua,
02:56
like serviceserviço robotsrobôs
or searchpesquisa and rescueresgatar robotsrobôs
60
164480
2656
como robôs de serviços,
de pesquisa ou de salvamento,
02:59
or fieldcampo robotsrobôs.
61
167160
1200
ou robôs de terreno.
03:00
And the biggrande goalobjetivo here
is to take inspirationinspiração from animalsanimais
62
168880
2696
O grande objetivo é
inspirar-se nos animais
para fazer robôs que possam
andar em terrenos complexos
03:03
to make robotsrobôs that can handlelidar com
complexcomplexo terrainterreno --
63
171600
2336
— escadas, montanhas, florestas —
03:05
stairsescadas, mountainsmontanhas, forestsflorestas,
64
173960
1616
03:07
placeslocais where robotsrobôs
still have difficultiesdificuldades
65
175600
2016
locais onde os robôs
ainda têm dificuldades
03:09
and where animalsanimais
can do a much better jobtrabalho.
66
177640
2056
e os animais podem fazer
um trabalho muito melhor.
03:11
The robotrobô can be a wonderfulMaravilhoso
scientificcientífico toolferramenta as well.
67
179720
2496
O robô pode ser um instrumento
científico maravilhoso.
03:14
There are some very nicebom projectsprojetos
where robotsrobôs are used,
68
182240
2620
Há projetos muito bons
em que se usam robôs,
03:16
like a scientificcientífico toolferramenta for neuroscienceneurociência,
for biomechanicsbiomecânica or for hydrodynamicshidrodinâmica.
69
184884
3972
como um instrumento científico
para a neurociência,
a biomecânica ou a hidrodinâmica.
03:20
And this is exactlyexatamente
the purposepropósito of PleurobotPleurobot.
70
188880
2120
Este é exatamente o objetivo do Pleurobot.
03:23
So what we do in my lablaboratório
is to collaboratecolaborar with neurobiologistsNeurobiologists
71
191600
2936
No meu laboratório
colaboramos com neurobiólogos
03:26
like Jean-MarieJean-Marie CabelguenCabelguen,
a neurobiologistneurobiólogo in BordeauxBordeaux in FranceFrança,
72
194560
3216
como Jean-Marie Cabelguen,
um neurobiólogo de Bordéus, em França.
03:29
and we want to make spinalespinhal cordcordão modelsmodelos
and validatevalidar them on robotsrobôs.
73
197800
4040
Queremos fazer modelos de espinais medulas
e validá-los em robôs.
03:34
And here we want to startcomeçar simplesimples.
74
202480
1616
E queremos começar de modo simples.
03:36
So it's good to startcomeçar with simplesimples animalsanimais
75
204120
1976
Convém começar com animais simples
03:38
like lampreyslampreias, whichqual are
very primitiveprimitivo fishpeixe,
76
206120
2256
como as lampreias,
que são peixes muito primitivos.
03:40
and then graduallygradualmente
go towardem direção a more complexcomplexo locomotionlocomoção,
77
208400
2496
Depois avançar para uma locomoção
mais complexa,
03:42
like in salamanderssalamandras,
78
210920
1256
como a das salamandras,
mas também em gatos
03:44
but alsoAlém disso in catsgatos and in humanshumanos,
79
212200
1496
em pessoas, em mamíferos.
03:45
in mammalsmamíferos.
80
213720
1200
03:47
And here, a robotrobô becomestorna-se
an interestinginteressante toolferramenta
81
215880
2376
Aí, um robô começa a ser
um instrumento interessante
03:50
to validatevalidar our modelsmodelos.
82
218280
1936
para validar os nossos modelos.
03:52
And in factfacto, for me, PleurobotPleurobot
is a kindtipo of dreamSonhe becomingtornando-se trueverdade.
83
220240
3016
Para mim, o Pleurobot
é uma espécie de sonho tornado realidade.
03:55
Like, more or lessMenos 20 yearsanos agoatrás
I was already workingtrabalhando on a computercomputador
84
223280
3256
Eu comecei a trabalhar num computador
mais ou menos há 20 anos,
03:58
makingfazer simulationssimulações of lampreylampreia
and salamandersalamandra locomotionlocomoção
85
226560
2656
fazendo uma simulação da locomoção
duma lampreia e duma salamandra,
04:01
duringdurante my PhDPhD.
86
229240
1536
durante o meu doutoramento.
04:02
But I always knewsabia that my simulationssimulações
were just approximationsaproximações.
87
230800
3376
Mas sempre soube que as minhas simulações
não passavam de aproximações.
04:06
Like, simulatingsimulando the physicsfísica in wateragua
or with mudlama or with complexcomplexo groundchão,
88
234200
3976
Simular a física da água,
da lama ou dum solo complexo,
04:10
it's very hardDifícil to simulatesimular that
properlydevidamente on a computercomputador.
89
238200
2656
num computador, é muito difícil.
04:12
Why not have a realreal robotrobô
and realreal physicsfísica?
90
240880
2040
Porque não ter um robô real
e uma física real?
04:15
So amongentre all these animalsanimais,
one of my favoritesfavoritos is the salamandersalamandra.
91
243600
3136
Entre todos esses animais,
um dos meus preferidos é a salamandra.
04:18
You mightpoderia askpergunte why,
and it's because as an amphibiananfíbio,
92
246760
3456
Podem perguntar porquê.
É porque é um anfíbio.
04:22
it's a really keychave animalanimal
from an evolutionaryevolutivo pointponto of viewVisão.
93
250240
2856
É um verdadeiro animal-chave,
do ponto de vista evolutivo.
04:25
It makesfaz com que a wonderfulMaravilhoso linkligação
betweenentre swimmingnatação,
94
253120
2056
Constitui um elo maravilhoso
entre a natação,
04:27
as you find it in eelsenguias or fishpeixe,
95
255200
1896
como encontramos
nas enguias ou nos peixes.
04:29
and quadrupedquadrúpede locomotionlocomoção,
as you see in mammalsmamíferos, in catsgatos and humanshumanos.
96
257120
4120
e a locomoção quadrúpede, como vemos
nos mamíferos, em gatos e nas pessoas.
04:34
And in factfacto, the modernmoderno salamandersalamandra
97
262160
1656
A salamandra moderna está muito próxima
04:35
is very closefechar to the first
terrestrialterrestre vertebratevertebrado,
98
263840
2376
dos primeiros vertebrados terrestres,
04:38
so it's almostquase a livingvivo fossilfóssil,
99
266240
1536
por isso é quase um fóssil vivo
04:39
whichqual gives us accessAcesso to our ancestorancestral,
100
267800
1936
que nos dá acesso ao nosso antepassado,
04:41
the ancestorancestral to all terrestrialterrestre tetrapodstetrápodes.
101
269760
2920
o antepassado de todos
os tetrápodes terrestres.
04:45
So the salamandersalamandra swimsnada
102
273240
1376
A salamandra nada
04:46
by doing what's calledchamado
an anguilliformanguilliform swimmingnatação gaitmarcha,
103
274640
2496
fazendo uma marcha natatória anguiliforme,
04:49
so they propagatepropagar a nicebom travelingviajando waveonda
of musclemúsculo activityatividade from headcabeça to tailrabo.
104
277160
3640
propagando uma bela onda de atividade
muscular da cabeça até à cauda.
04:53
And if you placeLugar, colocar
the salamandersalamandra on the groundchão,
105
281440
2176
Se colocarmos a salamandra no chão,
ela muda para uma marcha de trote.
04:55
it switchescomuta to what's calledchamado
a walkingcaminhando trotTrot gaitmarcha.
106
283640
2336
04:58
In this casecaso, you have nicebom
periodicperiódico activationativação of the limbsMembros
107
286000
2863
Neste caso, temos uma ativação
periódica dos membros
05:00
whichqual are very nicelyagradável coordinatedcoordenado
108
288887
1609
que são coordenados perfeitamente
05:02
with this standingparado waveonda
undulationondulação of the bodycorpo,
109
290520
2656
com a ondulação do corpo
05:05
and that's exactlyexatamente the gaitmarcha
that you are seeingvendo here on PleurobotPleurobot.
110
293200
3656
e que é exatamente a marcha
que estão a ver no Pleurobot.
05:08
Now, one thing whichqual is very surprisingsurpreendente
and fascinatingfascinante in factfacto
111
296880
2976
Uma coisa surpreendente e fascinante
05:11
is the factfacto that all this can be generatedgerado
just by the spinalespinhal cordcordão and the bodycorpo.
112
299880
4136
é que tudo isso pode ser gerado
apenas pela espinal medula e pelo corpo.
Se arranjarmos uma salamandra sem cérebro
05:16
So if you take
a decerebrateddescerebrado salamandersalamandra --
113
304040
2000
05:18
it's not so nicebom
but you removeremover the headcabeça --
114
306064
2016
— não é muito bonito,
mas cortamos-lhe a cabeça —
05:20
and if you electricallyeletricamente
stimulateestimular o the spinalespinhal cordcordão,
115
308104
2672
e se estimularmos eletricamente
a espinal medula,
05:22
at lowbaixo levelnível of stimulationestimulação
this will induceinduzir a a walking-likecomo andar gaitmarcha.
116
310800
3256
um nível baixo de estímulo
induzirá uma marcha tipo andar.
05:26
If you stimulateestimular o a bitpouco more,
the gaitmarcha acceleratesacelera.
117
314080
2456
Se estimularmos um pouco mais,
a marcha acelera.
05:28
And at some pointponto, there's a thresholdlimite,
118
316560
1896
A certa altura, atinge-se um limiar
05:30
and automaticallyautomaticamente,
the animalanimal switchescomuta to swimmingnatação.
119
318480
2536
e, automaticamente,
o animal muda para nadar.
05:33
This is amazingsurpreendente.
120
321040
1376
É espantoso!
05:34
Just changingmudando the globalglobal drivedirigir,
121
322440
1496
Basta mudar o impulso global,
como se carregássemos no acelerador,
05:35
as if you are pressingpressionando the gasgás pedalpedal
122
323960
1736
da modulação descendente
da espinal medula,
05:37
of descendingdecrescente modulationmodulação
to your spinalespinhal cordcordão,
123
325720
2136
05:39
makesfaz com que a completecompleto switchinterruptor
betweenentre two very differentdiferente gaitsportes.
124
327880
3000
e há uma mudança total
entre duas marchas muito diferentes.
05:44
And in factfacto, the samemesmo
has been observedobservado in catsgatos.
125
332440
2576
Na verdade, podemos
observar o mesmo nos gatos.
05:47
If you stimulateestimular o the spinalespinhal cordcordão of a catgato,
126
335040
2016
Se estimularmos a espinal medula dum gato,
05:49
you can switchinterruptor betweenentre
walkandar, trotTrot and gallopgalope.
127
337080
2216
podemos mudar entre andar,
trotar e galopar.
05:51
Or in birdspássaros, you can make a birdpássaro
switchinterruptor betweenentre walkingcaminhando,
128
339320
2736
Ou nas aves, podemos fazer
com que uma ave mude
entre o andar, com um nível
baixo de estímulo,
05:54
at a lowbaixo levelnível of stimulationestimulação,
129
342080
1456
05:55
and flappingagitar-se its wingsasas
at high-levelalto nível stimulationestimulação.
130
343560
2816
e bater as asas,
com um estímulo de alto nível.
05:58
And this really showsmostra that the spinalespinhal cordcordão
131
346400
2016
Isto mostra que a espinal medula
06:00
is a very sophisticatedsofisticado
locomotionlocomoção controllercontrolador de.
132
348440
2416
é um controlador da locomoção
muito sofisticado.
06:02
So we studiedestudou salamandersalamandra locomotionlocomoção
in more detaildetalhe,
133
350880
2456
Estudámos a locomoção da salamandra
com mais pormenor.
06:05
and we had in factfacto accessAcesso
to a very nicebom X-rayRaio-x videovídeo machinemáquina
134
353360
3096
Tivemos acesso a uma máquina
de vídeo de raios-X muito boa
06:08
from ProfessorProfessor MartinMartin FischerFischer
in JenaJena UniversityUniversidade in GermanyAlemanha.
135
356480
3576
do Professor Martin Fischer
da Universidade Jena na Alemanha.
06:12
And thanksobrigado to that,
you really have an amazingsurpreendente machinemáquina
136
360080
2576
Graças a isso,
temos uma máquina fantástica
06:14
to recordregistro all the boneosso motionmovimento
in great detaildetalhe.
137
362680
2456
para registar todo o movimento ósseo
com grande pormenor.
06:17
That's what we did.
138
365160
1256
Foi o que fizemos.
06:18
So we basicallybasicamente figuredfigurado out
whichqual bonesossos are importantimportante for us
139
366440
3176
Descobrimos quais são os ossos
que são importantes para nós
06:21
and collectedcoletado theirdeles motionmovimento in 3D.
140
369640
3016
e registámos o seu movimento a 3D.
06:24
And what we did is collectrecolher
a wholetodo databasebase de dados of motionsmovimentos,
141
372680
2696
Reunimos toda uma base de dados
de movimentos
06:27
bothambos on groundchão and in wateragua,
142
375400
1656
tanto no terreno como na água.
06:29
to really collectrecolher a wholetodo databasebase de dados
of motormotor behaviorscomportamentos
143
377080
2484
Reunimos uma base de dados
de comportamentos motores
06:31
that a realreal animalanimal can do.
144
379589
1244
que um animal pode fazer.
06:32
And then our jobtrabalho as roboticistsroboticistas
was to replicatereplicar that in our robotrobô.
145
380858
3150
A nossa tarefa era reproduzir
isso no nosso robô.
06:36
So we did a wholetodo optimizationotimização processprocesso
to find out the right structureestrutura,
146
384033
3383
Fizemos todo um processo de otimização
para encontrar a estrutura correta,
06:39
where to placeLugar, colocar the motorsmotores,
how to connectconectar them togetherjuntos,
147
387440
2656
onde colocar os motores,
como ligá-los uns aos outros,
06:42
to be ablecapaz to replayrepetição
these motionsmovimentos as well as possiblepossível.
148
390120
2880
para conseguir reproduzir
esses movimentos o melhor possível.
06:45
And this is how PleurobotPleurobot cameveio to life.
149
393680
2360
Foi assim que nasceu o Pleurobot.
06:49
So let's look at how closefechar
it is to the realreal animalanimal.
150
397200
2416
Vejamos como é parecido
com o animal real.
06:52
So what you see here
is almostquase a directdireto comparisoncomparação
151
400960
2496
O que aqui veem é quase
uma comparação direta
06:55
betweenentre the walkingcaminhando
of the realreal animalanimal and the PleurobotPleurobot.
152
403480
2696
entre o andar do animal real
e o Pleurobot.
06:58
You can see that we have
almostquase a one-to-oneaulas individuais exactexato replayrepetição
153
406200
2736
Podem ver que temos uma repetição
da marcha quase exata.
07:00
of the walkingcaminhando gaitmarcha.
154
408960
1256
07:02
If you go backwardspara trás and slowlylentamente,
you see it even better.
155
410240
2600
Se recuarem, ainda se vê melhor.
07:07
But even better, we can do swimmingnatação.
156
415520
2376
Mas, melhor ainda, podemos pô-lo a nadar.
07:09
So for that we have a dryseco suitterno
that we put all over the robotrobô --
157
417920
3016
Para isso, temos um fato seco
com que envolvemos o robô...
07:12
(LaughterRiso)
158
420960
1096
(Risos)
07:14
and then we can go in wateragua
and startcomeçar replayingrepetição de the swimmingnatação gaitsportes.
159
422080
3176
... depois podemos pô-lo na água
e começar a repetir a marcha da natação.
07:17
And here, we were very happyfeliz,
because this is difficultdifícil to do.
160
425280
3336
Ficámos muito satisfeitos,
porque isto também é difícil de fazer.
07:20
The physicsfísica of interactioninteração are complexcomplexo.
161
428640
2216
A física da interação é complexa.
07:22
Our robotrobô is much biggerMaior
than a smallpequeno animalanimal,
162
430880
2416
O nosso robô é muito maior
do que um pequeno animal,
07:25
so we had to do what's calledchamado
dynamicdinâmico scalingescalando of the frequenciesfrequências
163
433320
3056
por isso tivemos que fazer
um aumento dinâmico das frequências
07:28
to make sure we had
the samemesmo interactioninteração physicsfísica.
164
436400
2336
para garantir que tínhamos
a mesma física de interação.
07:30
But you see at the endfim,
we have a very closefechar matchpartida,
165
438760
2416
Veem que temos
uma parecença muito grande
07:33
and we were very, very happyfeliz with this.
166
441200
1880
e ficámos imensamente
satisfeitos com isso.
07:35
So let's go to the spinalespinhal cordcordão.
167
443480
2216
Vamos então à espinal medula.
07:37
So here what we did
with Jean-MarieJean-Marie CabelguenCabelguen
168
445720
2296
Com Jean-Marie Cabelguen,
fizemos o modelo dos circuitos
da espinal medula.
07:40
is modelmodelo the spinalespinhal cordcordão circuitscircuitos.
169
448040
2240
07:43
And what's interestinginteressante
is that the salamandersalamandra
170
451040
2136
O interessante é que a salamandra
07:45
has keptmanteve a very primitiveprimitivo circuito circuito,
171
453200
1620
manteve um circuito muito primitivo
07:46
whichqual is very similarsemelhante
to the one we find in the lampreylampreia,
172
454844
2652
que é muito semelhante
ao que encontramos na lampreia,
07:49
this primitiveprimitivo eel-likeenguia-como fishpeixe,
173
457520
1976
esse peixe primitivo, tipo enguia,
07:51
and it looksparece like duringdurante evolutionevolução,
174
459520
1736
e parece que, durante a evolução,
foram acrescentados
novos osciladores neurais,
07:53
newNovo neuralneural oscillatorsosciladores
have been addedadicionado to controlao controle the limbsMembros,
175
461280
2936
para controlar os membros,
para a locomoção das pernas.
07:56
to do the legperna locomotionlocomoção.
176
464240
1416
07:57
And we know where
these neuralneural oscillatorsosciladores are
177
465680
2176
Sabemos onde estão
esses osciladores neurais
07:59
but what we did was to make
a mathematicalmatemático modelmodelo
178
467880
2256
mas fizemos um modelo matemático
08:02
to see how they should be coupledjuntamente
179
470160
1616
para ver como devem ser acoplados
08:03
to allowpermitir this transitiontransição
betweenentre the two very differentdiferente gaitsportes.
180
471800
2936
para permitir a transição entre
os dois tipos de marcha muito diferentes.
08:06
And we testedtestado that on boardborda of a robotrobô.
181
474760
2560
Testámos isso integrado num robô.
08:09
And this is how it looksparece.
182
477680
1200
É assim que se comporta.
08:18
So what you see here
is a previousanterior versionversão of PleurobotPleurobot
183
486920
3016
O que vemos aqui
é uma versão anterior do Pleurobot
08:21
that's completelycompletamente controlledcontrolada
by our spinalespinhal cordcordão modelmodelo
184
489960
3096
que é totalmente controlada
pelo nosso modelo de espinal medula
08:25
programmedprogramado on boardborda of the robotrobô.
185
493080
1600
programado no interior do robô.
08:27
And the only thing we do
186
495280
1216
A única coisa que fazemos
08:28
is sendenviar to the robotrobô
throughatravés a remotecontrolo remoto controlao controle
187
496520
2176
é enviar para o robô,
através dum telecomando
08:30
the two descendingdecrescente signalssinais
it normallynormalmente should receivereceber
188
498720
2496
os dois sinais descendentes
que normalmente devia receber
08:33
from the uppersuperior partparte of the braincérebro.
189
501240
1600
da parte superior do cérebro.
08:35
And what's interestinginteressante is,
by playingjogando with these signalssinais,
190
503480
2696
O interessante é que,
jogando com estes sinais,
08:38
we can completelycompletamente controlao controle
speedRapidez, headingencabeçando and typetipo of gaitmarcha.
191
506200
2800
podemos controlar totalmente
a velocidade, a direção e o tipo de marcha.
08:41
For instanceinstância,
192
509600
1216
Por exemplo,
08:42
when we stimulateestimular o at a lowbaixo levelnível,
we have the walkingcaminhando gaitmarcha,
193
510840
3576
quando estimulamos a baixo nível,
temos a marcha de andar.
08:46
and at some pointponto, if we stimulateestimular o a lot,
194
514440
1976
A certa altura, se estimularmos mais,
08:48
very rapidlyrapidamente it switchescomuta
to the swimmingnatação gaitmarcha.
195
516440
2160
muito rapidamente, ele muda
para o movimento de natação.
08:51
And finallyfinalmente, we can alsoAlém disso
do turninggiro very nicelyagradável
196
519480
2216
Por fim, também podemos fazê-lo
virar-se, muito facilmente,
08:53
by just stimulatingestimulando more one sidelado
of the spinalespinhal cordcordão than the other.
197
521720
3520
estimulando a espinal medula
mais dum lado do que o outro.
08:58
And I think it's really beautifulbonita
198
526200
1616
Acho que é mesmo muito bonito
08:59
how naturenatureza has distributeddistribuído controlao controle
199
527840
2256
como a Natureza distribuiu o controlo
09:02
to really give a lot of responsibilityresponsabilidade
to the spinalespinhal cordcordão
200
530120
2856
para dar tanta responsabilidade
à espinal medula
de modo que a parte superior do cérebro
não se preocupe com todos os músculos.
09:05
so that the uppersuperior partparte of the braincérebro
doesn't need to worrypreocupação about everycada musclemúsculo.
201
533000
3656
09:08
It just has to worrypreocupação
about this high-levelalto nível modulationmodulação,
202
536680
2536
Só se preocupa
com esta modulação de alto nível.
09:11
and it's really the jobtrabalho of the spinalespinhal cordcordão
to coordinatecoordenada all the musclesmúsculos.
203
539240
3576
É de facto a tarefa da espinal medula
coordenar todos os músculos.
09:14
So now let's go to catgato locomotionlocomoção
and the importanceimportância of biomechanicsbiomecânica.
204
542840
3520
Vamos agora à locomoção do gato
e à importância da biomecânica.
09:19
So this is anotheroutro projectprojeto
205
547080
1256
Isto é outro projeto
09:20
where we studiedestudou catgato biomechanicsbiomecânica,
206
548360
2416
em que estudámos a biomecânica do gato.
09:22
and we wanted to see how much
the morphologymorfologia helpsajuda locomotionlocomoção.
207
550800
3896
Quisemos ver até que ponto
a morfologia ajuda a locomoção.
09:26
And we foundencontrado threetrês importantimportante
criteriacritério in the propertiespropriedades,
208
554720
3616
Descobrimos três critérios importantes
nas propriedades dos membros.
09:30
basicallybasicamente, of the limbsMembros.
209
558360
1320
09:32
The first one is that a catgato limbmembro
210
560320
1976
O primeiro é que os membros dum gato
09:34
more or lessMenos looksparece
like a pantograph-likepantógrafo-como structureestrutura.
211
562320
2696
parecem-se mais ou menos
com uma estrutura tipo pantógrafo.
09:37
So a pantographpantógrafo is a mechanicalmecânico structureestrutura
212
565040
2216
Um pantógrafo é uma estrutura mecânica
09:39
whichqual keepsmantém the uppersuperior segmentsegmento
and the lowermais baixo segmentssegmentos always parallelparalelo.
213
567280
3400
que mantém sempre em paralelo
o segmento superior
e os segmentos inferiores.
09:43
So a simplesimples geometricalgeométricas systemsistema
that kindtipo of coordinatescoordenadas a bitpouco
214
571600
3096
É um simples sistema geométrico
que coordena um pouco
09:46
the internalinterno movementmovimento of the segmentssegmentos.
215
574720
1816
o movimento interno dos segmentos.
09:48
A secondsegundo propertypropriedade of catgato limbsMembros
is that they are very lightweightleve.
216
576560
3056
A segunda propriedade dos membros do gato
é que têm muito pouco peso.
09:51
MostMaioria of the musclesmúsculos are in the trunktronco,
217
579640
1856
A maior parte dos músculos
estão no tronco,
09:53
whichqual is a good ideaidéia,
because then the limbsMembros have lowbaixo inertiainércia
218
581520
2896
o que é bom, porque os membros
ficam com uma inércia baixa
09:56
and can be movedse mudou very rapidlyrapidamente.
219
584440
1776
e podem mover-se muito rapidamente.
09:58
The last finalfinal importantimportante propertypropriedade is this
very elasticelástica behaviorcomportamento of the catgato limbmembro,
220
586240
3816
A última propriedade importante
é o comportamento muito elástico
dos membros do gato
10:02
so to handlelidar com impactsimpactos and forcesforças.
221
590080
2656
que gerem os impactos e as forças.
10:04
And this is how we designedprojetado Cheetah-CubFilhote de Guepardo.
222
592760
2336
É aquilo a que chamamos o Cheetah-Cub.
10:07
So let's inviteconvite Cheetah-CubFilhote de Guepardo onstageno palco.
223
595120
2200
Vamos convidar o Cheetah-Cub
a subir ao palco.
10:14
So this is PeterPeter EckertEckert,
who does his PhDPhD on this robotrobô,
224
602160
3656
Este é Peter Eckert,
que faz o doutoramento com este robô.
10:17
and as you see, it's a cutebonito little robotrobô.
225
605840
2056
Como veem, é um pequeno robô amoroso.
10:19
It looksparece a bitpouco like a toybrinquedo,
226
607920
1256
Parece um brinquedo,
mas é usado como instrumento científico
10:21
but it was really used
as a scientificcientífico toolferramenta
227
609200
2056
10:23
to investigateinvestigar these propertiespropriedades
of the legspernas of the catgato.
228
611280
3296
para investigar estas propriedades
das pernas do gato.
10:26
So you see, it's very compliantcompatível com,
very lightweightleve,
229
614600
2616
Como veem, é muito obediente, muito leve
e também muito elástico.
10:29
and alsoAlém disso very elasticelástica,
230
617240
1256
10:30
so you can easilyfacilmente presspressione it down
and it will not breakpausa.
231
618520
2776
por isso podemos pressioná-lo
que ele não se parte.
10:33
It will just jumpsaltar, in factfacto.
232
621320
1456
Apenas salta.
10:34
And this very elasticelástica propertypropriedade
is alsoAlém disso very importantimportante.
233
622800
2880
Esta propriedade muito elástica
também é muito importante.
10:39
And you alsoAlém disso see a bitpouco these propertiespropriedades
234
627160
1896
Também veem um pouco estas propriedades
10:41
of these threetrês segmentssegmentos
of the legperna as pantographpantógrafo.
235
629080
2400
destes três segmentos
da perna, como um pantógrafo.
10:44
Now, what's interestinginteressante
is that this quitebastante dynamicdinâmico gaitmarcha
236
632280
2776
O interessante é que `
esta marcha muito dinâmica
10:47
is obtainedobtidos purelypuramente in openaberto looploop,
237
635080
1896
se obtém apenas num ciclo aberto,
10:49
meaningsignificado no sensorssensores,
no complexcomplexo feedbackcomentários loopsloops de.
238
637000
3136
ou seja, não há sensores,
não há ciclos complexos de "feedback".
10:52
And that's interestinginteressante, because it meanssignifica
239
640160
2416
E é interessante, porque significa
10:54
that just the mechanicsmecânica
already stabilizedestabilizada this quitebastante rapidrápido gaitmarcha,
240
642600
4016
que a mecânica já estabilizou
esta marcha muito rápida
10:58
and that really good mechanicsmecânica
already basicallybasicamente simplifysimplificar locomotionlocomoção.
241
646640
4176
e uma mecânica muito boa
já simplifica a locomoção,
11:02
To the extentextensão that we can even
disturbperturbar a bitpouco locomotionlocomoção,
242
650840
3296
até ao ponto de que podemos
perturbar um pouco a locomoção,
11:06
as you will see in the nextPróximo videovídeo,
243
654160
1656
como verão no próximo vídeo,
11:07
where we can for instanceinstância do some exerciseexercício
where we have the robotrobô go down a stepdegrau,
244
655840
3896
em que, por exemplo,
fazemos o robô descer um degrau
e o robô não cairá,
o que, para nós, foi uma surpresa.
11:11
and the robotrobô will not fallcair over,
245
659760
1616
11:13
whichqual was a surprisesurpresa for us.
246
661400
1576
Esta é uma pequena perturbação.
11:15
This is a smallpequeno perturbationperturbação.
247
663000
1416
11:16
I was expectingesperando the robotrobô
to immediatelyimediatamente fallcair over,
248
664440
2416
Eu estava à espera que o robô
caísse imediatamente,
11:18
because there are no sensorssensores,
no fastvelozes feedbackcomentários looploop.
249
666880
2436
porque não há sensores,
não há "feedback" da velocidade.
11:21
But no, just the mechanicsmecânica
stabilizedestabilizada the gaitmarcha,
250
669340
2196
Mas não, bastou a mecânica
para estabilizar a marcha
11:23
and the robotrobô doesn't fallcair over.
251
671560
1576
e o robô não cai.
11:25
ObviouslyObviamente, if you make the stepdegrau biggerMaior,
and if you have obstaclesobstáculos,
252
673160
3136
Obviamente, se o degrau for maior
e tivermos obstáculos,
11:28
you need the fullcheio controlao controle loopsloops de
and reflexesreflexos and everything.
253
676320
3656
serão necessários todos os ciclos
de controlo e os reflexos.
11:32
But what's importantimportante here
is that just for smallpequeno perturbationperturbação,
254
680000
2936
Mas o importante aqui
é que, para uma pequena perturbação,
11:34
the mechanicsmecânica are right.
255
682960
1496
a mecânica chega.
11:36
And I think this is
a very importantimportante messagemensagem
256
684480
2096
Penso que isto é uma mensagem
muito importante
11:38
from biomechanicsbiomecânica and roboticsrobótica
to neuroscienceneurociência,
257
686600
2191
da biomecânica e da robótica
para a neurociência,
11:40
sayingdizendo don't underestimatesubestimar to what extentextensão
the bodycorpo already helpsajuda locomotionlocomoção.
258
688815
4680
dizendo que não devemos subestimar
até que ponto o corpo já ajuda
a locomoção.
Ora bem, como é que isto
se relaciona com a locomoção humana?
11:47
Now, how does this relaterelacionar
to humanhumano locomotionlocomoção?
259
695440
2160
11:49
ClearlyClaramente, humanhumano locomotionlocomoção is more complexcomplexo
than catgato and salamandersalamandra locomotionlocomoção,
260
697960
3640
A locomoção humana é mais complexa
do que a locomoção do gato
e da salamandra,
mas, ao mesmo tempo, o sistema nervoso
do ser humano é muito semelhante
11:54
but at the samemesmo time, the nervousnervoso systemsistema
of humanshumanos is very similarsemelhante
261
702360
3136
11:57
to that of other vertebratesvertebrados.
262
705520
1576
ao dos outros vertebrados.
11:59
And especiallyespecialmente the spinalespinhal cordcordão
263
707120
1456
Especialmente, a espinal medula
12:00
is alsoAlém disso the keychave controllercontrolador de
for locomotionlocomoção in humanshumanos.
264
708600
2640
também é o controlador-chave
da locomoção nos seres humanos.
12:03
That's why, if there's a lesionlesão
of the spinalespinhal cordcordão,
265
711760
2416
É por isso que,
se há uma lesão na espinal medula
12:06
this has dramaticdramático effectsefeitos.
266
714200
1496
os efeitos são dramáticos.
12:07
The personpessoa can becometornar-se
paraplegicparaplégico or tetraplegictetraplégicos.
267
715720
2776
A pessoa pode ficar paraplégica
ou tetraplégica,
12:10
This is because the braincérebro
losesperde this communicationcomunicação
268
718520
2376
porque o cérebro perde a comunicação
com a espinal medula.
12:12
with the spinalespinhal cordcordão.
269
720920
1256
12:14
EspeciallyEspecialmente, it losesperde
this descendingdecrescente modulationmodulação
270
722200
2216
Em especial, perde
esta modulação descendente
12:16
to initiateiniciar and modulatemodular locomotionlocomoção.
271
724440
1920
para iniciar e modular a locomoção.
12:19
So a biggrande goalobjetivo of neuroprostheticsneuroprosthetics
272
727640
1696
Um grande objetivo da prostética neural
12:21
is to be ablecapaz to reactivatereativar
that communicationcomunicação
273
729360
2376
é poder reativar essa comunicação
12:23
usingusando electricalelétrico or chemicalquímico stimulationsestimulações.
274
731760
2440
usando estímulos elétricos ou químicos.
Há várias equipas no mundo
que fazem exatamente isso,
12:26
And there are severalde várias teamsequipes
in the worldmundo that do exactlyexatamente that,
275
734840
2936
especialmente na Escola Politécnica
Federal de Lausana.
12:29
especiallyespecialmente at EPFLEPFL.
276
737800
1216
12:31
My colleaguescolegas GrGRégoiregoire CourtineCourtine
and SilvestroSilvestro MiceraMicera,
277
739040
2496
Os meus colegas Grégoire Courtine
e Silvestro Micera,
12:33
with whomo qual I collaboratecolaborar.
278
741560
1240
com quem eu colaboro.
12:35
But to do this properlydevidamente,
it's very importantimportante to understandCompreendo
279
743960
3096
Fazer isto como deve ser
é muito importante para compreender
12:39
how the spinalespinhal cordcordão workstrabalho,
280
747080
1736
como funciona a espinal medula,
12:40
how it interactsinterage with the bodycorpo,
281
748840
1696
como interage com o corpo,
12:42
and how the braincérebro
communicatescomunica-se with the spinalespinhal cordcordão.
282
750560
2480
e como o cérebro comunica
com a espinal medula.
12:45
This is where the robotsrobôs
and modelsmodelos that I've presentedapresentado todayhoje
283
753800
2896
É aqui que os robôs e os modelos
que apresentei hoje
12:48
will hopefullyesperançosamente playToque a keychave roleFunção
284
756720
1896
desempenham, esperemos,
um papel fundamental
12:50
towardsem direção these very importantimportante goalsmetas.
285
758640
2656
para esses objetivos muito importantes.
12:53
Thank you.
286
761320
1216
Obrigado.
12:54
(ApplauseAplausos)
287
762560
4560
(Aplausos)
13:04
BrunoBruno GiussaniGiussani: AukeAuke, I've seenvisto
in your lablaboratório other robotsrobôs
288
772100
2636
Bruno Giussani: Auke,
vi outros robôs no seu laboratório
13:06
that do things like swimnadar in pollutionpoluição
289
774760
2456
que fazem coisas como nadar na poluição
13:09
and measurea medida the pollutionpoluição while they swimnadar.
290
777240
2456
e medir a poluição, enquanto nadam.
13:11
But for this one,
291
779720
1216
Mas este aqui,
13:12
you mentionedmencionado in your talk,
like a sidelado projectprojeto,
292
780960
3480
que referiu na sua palestra,
como um projeto lateral,
pesquisa e salva,
13:17
searchpesquisa and rescueresgatar,
293
785640
1216
13:18
and it does have a cameraCâmera on its nosenariz.
294
786880
2176
e tem uma câmara no nariz.
13:21
AukeAuke IjspeertIjspeert: AbsolutelyAbsolutamente. So the robotrobô --
295
789080
2496
Auke Ijspeert: Pois é.
Temos alguns projetos subsidiários
13:23
We have some spin-offspin-off projectsprojetos
296
791600
1429
13:25
where we would like to use the robotsrobôs
to do searchpesquisa and rescueresgatar inspectioninspeção,
297
793053
3443
em que gostaríamos de usar os robôs
para pesquisa e inspeção de salvamento.
13:28
so this robotrobô is now seeingvendo you.
298
796520
1576
Este robô está agora a vê-lo.
13:30
And the biggrande dreamSonhe is to,
if you have a difficultdifícil situationsituação
299
798120
3176
O grande sonho é que,
se houver uma situação difícil,
13:33
like a collapseddesabou buildingconstrução
or a buildingconstrução that is floodedinundou,
300
801320
3616
como um edifício que ruiu,
ou um edifício que está inundado,
e seja muito perigoso para uma equipa
de salvamento ou para cães de salvamento,
13:36
and this is very dangerousperigoso
for a rescueresgatar teamequipe or even rescueresgatar dogscães,
301
804960
3336
13:40
why not sendenviar in a robotrobô
that can crawlrastejar around, swimnadar, walkandar,
302
808320
2896
porque não enviar um robô
que pode rastejar, nadar, andar
13:43
with a cameraCâmera onboarda bordo
to do inspectioninspeção and identifyidentificar survivorssobreviventes
303
811240
3176
com uma câmara incorporada para
inspecionar e identificar sobreviventes
13:46
and possiblypossivelmente createcrio
a communicationcomunicação linkligação with the survivorsobrevivente.
304
814440
2776
e criar uma ligação
de comunicação com o sobrevivente.
13:49
BGBG: Of coursecurso, assumingassumindo the survivorssobreviventes
don't get scaredassustada by the shapeforma of this.
305
817240
3576
BG: Presumindo que os sobreviventes
não se assustem com a forma disto.
13:52
AIAI: Yeah, we should probablyprovavelmente
changemudança the appearanceaparência quitebastante a bitpouco,
306
820840
3296
AI: Sim, provavelmente temos que mudar
um pouco o aspeto.
13:56
because here I guessacho a survivorsobrevivente
mightpoderia diemorrer of a heartcoração attackataque
307
824160
2816
Acho que um sobrevivente pode morrer
com um ataque de coração
13:59
just of beingser worriedpreocupado
that this would feedalimentação on you.
308
827000
2536
com medo de ser comido por ele.
14:01
But by changingmudando the appearanceaparência
and it makingfazer it more robustrobusto,
309
829560
2856
Mas, se mudarmos o aspeto
e o tornarmos mais robusto,
certamente podemos fazer dele
um bom instrumento.
14:04
I'm sure we can make
a good toolferramenta out of it.
310
832440
2056
14:06
BGBG: Thank you very much.
Thank you and your teamequipe.
311
834520
2286
BG: Muito obrigado.
Obrigado a si e à sua equipa.

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ABOUT THE SPEAKER
Auke Ijspeert - Roboticist
Auke Ijspeert works at the intersection of robotics, biology and computational neuroscience.

Why you should listen

Auke Ijspeert is a professor at the EPFL (the Swiss Federal Institute of Technology at Lausanne), and head of the Biorobotics Laboratory (BioRob). He has a BSc/MSc in Physics from the EPFL and a PhD in artificial intelligence from the University of Edinburgh, with John Hallam and David Willshaw as advisors. He carried out postdocs at IDSIA and EPFL with Jean-Daniel Nicoud and Luca Gambardella, and at the University of Southern California, with Michael Arbib and Stefan Schaal 

Ijspeert is interested in using numerical simulations and robots to get a better understanding of animal locomotion and movement control, and in using inspiration from biology to design novel types of robots and locomotion controllers.

More profile about the speaker
Auke Ijspeert | Speaker | TED.com