Robôs aprendem a descascar banana e a lidar com outros objetos irregulares — próxima etapa envolve coisas mais macias e que mudam de forma, como esponjas

Para muitos robôs, uma tarefa simples como segurar uma caixa é fácil, mas lidar com a curvatura irregular de uma banana ou o cabo de um descascador de batatas pode ser um pesadelo de programação. No entanto, pesquisadores do Instituto Federal de Tecnologia de Lausanne (EPFL) e do Instituto de Pesquisa Idiap, na Suíça, desenvolveram uma nova abordagem que permite às máquinas manipular objetos variados ao "entender" a geometria única de cada superfície.

O estudo, publicado na revista Science Robotics, detalha um sistema que cria um mapa de direções sobre objetos irregulares. Em vez de seguir caminhos fixos e pré-programados, o robô agora consegue determinar, ponto a ponto, como deve se mover para realizar tarefas como descascar, fatiar ou limpar. Isso é possível graças ao uso de câmeras estéreo que capturam uma visão 3D do objeto, gerando uma nuvem de coordenadas que serve como guia para o braço robótico.

A habilidade de transferir conhecimento

A grande inovação desse sistema é o que os cientistas chamam de "transferência de tarefa". Uma vez que o robô aprende uma habilidade em um determinado objeto — como o movimento de fatiar em um pepino —, ele consegue aplicar a mesma lógica a uma forma completamente diferente sem precisar ser reensinado. Essa capacidade de generalização é um dos maiores desafios da robótica atual, já que os objetos do dia a dia variam imensamente em proporções e curvas.

Nos testes realizados, o robô executou com sucesso atividades domésticas em diversos itens que nunca havia "visto" antes. O sistema se mostrou robusto mesmo quando os dados da câmera estavam incompletos ou ruidosos, utilizando processos matemáticos para suavizar as informações e manter a precisão do movimento.

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O próximo desafio: objetos deformáveis

Apesar do avanço, a equipe ainda vê espaço para evolução. Atualmente, o sistema exige que alguns pontos-chave do objeto sejam marcados manualmente antes de a tarefa começar, algo que os pesquisadores pretendem automatizar em breve. Além disso, o foco agora se volta para objetos ainda mais complexos: os materiais macios.

Lidar com itens que mudam de forma ao serem tocados, como esponjas ou tecidos, é a próxima fronteira. Se os robôs conseguirem dominar a manipulação de objetos que se deformam sob pressão, estaremos um passo muito mais perto de assistentes robóticos verdadeiramente capazes de ajudar em todas as tarefas da vida cotidiana, desde lavar a louça até preparar refeições completas.