Avan�os na tecnologia t�m permitido que rob�s deem conta de executar atividades at� pouco tempo restritas ao mundo da fic��o. Imagine ter um chef de cozinha androide ou um aut�mato que muda o seu formato de acordo com o local em que caminha. Ambas as possibilidades foram apresentadas na Confer�ncia Internacional da IEEE sobre Rob�tica e Automa��o (ICRA 2020), um dos maiores eventos da �rea, realizado virtualmente, neste ano, em raz�o da pandemia da covid-19.
O rob� com habilidades culin�rias foi desenvolvido por engenheiros da Universidade de Cambridge, no Reino Unido. H� outras iniciativas em desenvolvimento nessa �rea, ainda experimentais, mas o que chama a aten��o nesse projeto � que o androide cumpriu todas as etapas do preparo de uma omelete e ainda conseguiu deixar o prato gostoso. “As omeletes em geral tinham um �timo sabor. Muito melhor do que o esperado”, garante, em comunicado, Fumiya Iida, cientista do Departamento de Engenharia de Cambridge.
O l�der da pesquisa conta que, com a escolha de um prato aparentemente simples, foi poss�vel avan�ar em �reas-chave da rob�tica, como a destreza, a otimiza��o e a adaptabilidade. “Uma omelete � um daqueles pratos f�ceis de preparar, mas dif�ceis de preparar. N�s pensamos que seria um teste ideal para melhorar as habilidades de um chef rob� e otimizar o sabor, a textura, o cheiro e a apar�ncia”, explica.
Para o chef futur�stico quebrar os ovos e preparar uma boa omelete, a equipe recorreu a um treinamento baseado em aprendizagem de m�quina. Com ele, foi poss�vel incluir algo que ainda � um desafio na rob�tica: a subjetividade. Isso porque a equipe brit�nica tinha que desenvolver uma m�quina cujo resultado do trabalho agradasse a humanos com diferentes prefer�ncias alimentares. “Cozinhar � um problema realmente interessante para os roboticistas. J� que os humanos nunca podem ser totalmente objetivos quando se trata de comida, ent�o, como n�s, cientistas, avaliamos se o rob� fez um bom trabalho?”, diz Fumiya Iida.
Algoritmos ajustados
Diferentemente de outros problemas de automatiza��o, mais quantitativos, a equipe precisou desenvolver ferramentas especiais. Eles recorreram a uma ferramenta estat�stica chamada infer�ncia Bayesiana, capaz de modelar computacionalmente qualquer tipo de problema probabil�stico. Dessa forma, extra�ram o m�ximo de informa��es poss�veis de uma quantidade limitada de amostras de dados — evitando um excesso provadores humanos para chegar � f�rmula da melhor omelete.
“Outro desafio que enfrentamos foi a subjetividade do senso de paladar. Os humanos n�o s�o muito bons em dar medidas absolutas e, geralmente, d�o medidas relativas quando se trata de sabor. Portanto, precis�vamos ajustar o algoritmo de aprendizado de m�quina (…) para que provadores humanos pudessem fornecer informa��es com base em avalia��es comparativas”, conta Fumiya Iida.
Fernando Santos Os�rio, professor do Departamento de Sistemas de Computa��o do Instituto de Ci�ncias Matem�ticas e de Computa��o (ICMC) da Universidade de S�o Paulo (USP) em S�o Carlos, chama a aten��o para essa capacidade avan�ada do rob� em aprender e otimizar tarefas. “O artigo mostra que ele gera varia��es de omeletes e, depois, busca produzir o que melhor agrada as pessoas”, diz.
A habilidade ao pegar os ingredientes e os equipamentos culin�rios tamb�m impressionou o professor da USP. “Ele tem destreza de manipular os ovos, os outros ingredientes, a fritadeira, e de controlar precisamente as vari�veis de mistura de ingredientes, o tempo de cozimento, a mistura, entre outros”, lista. “O rob� deixa de ser aquela m�quina que executa sempre tarefas repetitivas, fazendo exatamente o que foi previamente programado. Agora, ele melhora seu desempenho, aprende e se adapta de modo a oferecer um resultado melhor.”
O especialista brasileiro lembra que as habilidades do chef rob� se diferem muito das m�quinas mais antigas. “Como os rob�s industriais, que n�o tinham esse tipo de capacidade e agilidade motora fina”, ilustra Fernando Santos Os�rio. Para os criadores, os resultados obtidos demonstram que o aprendizado de m�quina pode ser usado para obter melhorias quantific�veis na otimiza��o do preparo de alimentos. A equipe planeja conduzir mais estudos a fim de investigar outras t�cnicas de otimiza��o rob�tica e sua viabilidade.
Pisadas aperfei�oadas
Os rob�s que se ajustam ao terreno onde pisam tamb�m combinam solu��es de aprendizagem de m�quina e otimiza��o. Os cientistas da Universidade da Calif�rnia (UC) em San Diego, nos Estados Unidos, adicionaram ao projeto uma tecnologia chamada bloqueio granular. Eles criaram esferas de l�tex flex�veis, cheias de gr�os de caf�, e as implantaram nos p�s das m�quinas.
Com elas, o aut�mato passa a funcionar seguindo um mecanismo chamado soft actuators. “Ou seja, garras e patas macias que se moldam ao objeto, dando uma maior capacidade de manipula��o”, resume Fernando Santos Os�rio, professor do Departamento de Sistemas de Computa��o do Instituto de Ci�ncias Matem�ticas e de Computa��o (ICMC) da Universidade de S�o Paulo em S�o Carlos.
No ar, os p�s est�o com as pontas macias. Em contato com o solo, endurecem devido � a��o de uma bomba de v�cuo que remove o ar entre os gr�os de caf�. Como cada p� tem o pr�prio sistema, a ader�ncia de cada um se ajusta ao ponto do terreno em que ele toca. “Geralmente, os rob�s s� conseguem controlar o movimento em articula��es espec�ficas. Nesse trabalho, mostramos que um rob� pode controlar a rigidez, e, portanto, a forma, de seus p�s e (…) se adaptar a uma ampla variedade de terrenos”, enfatiza Michael T. Tolley, professor do Departamento de Engenharia Mec�nica e Aeroespacial da universidade americana e autor s�nior do artigo apresentado na ICRA 2020.
Leveza
A equipe americana testou a solu��o em um rob� j� dispon�vel no mercado. A m�quina recebeu seis p�s e caminhou em terrenos irregulares, como pedras e lascas de madeira. Ela andou at� 40% mais r�pido que rob�s sem os p�s personalizados. Al�m disso, reduziu em 62% a profundidade de penetra��o ao caminhar sobre a areia e reduziu em 98% a for�a necess�ria para puxar um p� que estava sobre um solo totalmente r�gido.
“Como no rob� que faz a omelete, a adapta��o, a otimiza��o e a melhoria do desempenho de forma automatizada e por aprendizado e adapta��o � a chave para um bom desempenho. Tamb�m aqui, h� uma capacidade de manipula��o com alta destreza e motricidade fina”, enfatiza o professor da USP.
No artigo, os cientistas adiantam que planejam incluir sensores nos p�s dos rob�s, para identificar o tipo de terreno em que eles est�o pisando. Dessa forma, ser� poss�vel ajustar a rigidez das patas de modo autom�tico. “Isso � se adaptar, isso � aprendizado. O rob� deve aprender a se adaptar a diferentes tipos de terrenos de forma autom�tica”, frisa Fernando Santos Os�rio.
Nick Gravish, professor do Departamento de Engenharia Mec�nica e Aeroespacial da UC San Diego e coautor do estudo, ressalta a alta aplicabilidade da solu��o, como em explora��es espaciais e escombros de pr�dios. “O mundo natural est� repleto de motivos desafiadores para rob�s que andam. Substratos escorregadios, rochosos e macios tornam a caminhada complicada. P�s que podem se adaptar a esses diferentes tipos de solo podem ajudar os rob�s a melhorar a mobilidade”, afirma.