Robtica
Redação do Site Inovação Tecnológica – 29/09/2025
Rob controlado por IA fsica lidando com fitas de velcro.
[Imagem: Tohoku University]
IA fsica
Quando pegamos uma xcara de caf na mesa, combinamos perfeitamente mltiplas entradas sensoriais, como a viso, que nos d a distncia da xcara, e o tato, que nos permite sentir quando nossa mo faz contato, tudo em tempo real, sem processamento – no precisamos nem mesmo pensar sobre o que estamos fazendo.
Mas recriar isso com robs, mesmo com a ajuda da inteligncia artificial (IA) no tem sido fcil.
Devido s dificuldades encontradas com as tentativas anteriores, uma equipe de Hong Kong e do Japo decidiu adotar uma nova abordagem para integrar informaes visuais e tteis, que promete finalmente permitir que mos e braos robticos manipulem objetos respondendo de forma adaptativa ao ambiente.
Em comparao com os mtodos convencionais, tipicamente baseados em viso artificial, a nova abordagem, que os pesquisadores chamam de fsica multimodal, alcanou taxas de sucesso mais altas, um avano significativo no campo da IA incorporada.
O mtodo aprimorado de IA fsica foi capaz de manipular objetos com preciso, combinando mltiplas entradas sensoriais para gerar movimentos adaptativos e responsivos. A equipe nem se arrisca a listar as aplicaes de sua tecnologia, limitando-se a dizer que h “quase infinitas possibilidades de aplicaes prticas desses tipos de robs de auxlio”.
Com base nas informaes da cmera, o brao segura ambas as extremidades do velcro (A.1, B.1). Usando informaes tteis, ele detecta a orientao da fita e ajusta a postura e o ngulo para alinhar a superfcie do gancho com a superfcie da ala (A.2, B.2). O velcro fixado e o brao direito o pressiona para garantir uma conexo firme (A.3, B.3). Diferentes movimentos de manipulao da fita so gerados automaticamente para se adaptar situao.
[Imagem: Tohoku University]
Robs com viso e tato integrados
O aprendizado de mquina tem sido usado para dar suporte inteligncia artificial para aprender padres de movimento humano, permitindo que os robs realizem tarefas comuns de forma autnoma.
No entanto, esses sistemas dependem principalmente de informaes visuais, no possuindo os mesmos julgamentos tteis que um ser humano faz sem pensar, como distinguir a textura de materiais, a frente e o verso de objetos ou se no est pegando na parte quente da xcara de caf.
“Para superar essas limitaes, desenvolvemos um sistema que tambm permite decises operacionais baseadas na textura dos objetos-alvo, que so difceis de julgar apenas com base em informaes visuais,” explicou o professor Mitsuhiro Hayashibe, da Universidade de Tohoku. “Essa conquista representa um passo importante para a concretizao de uma IA fsica multimodal que integra e processa mltiplos sentidos, como viso, audio e tato – assim como ns.”
Em vez de xcaras de caf, a equipe usou como ambiente de teste o fato de que muito mais fcil identificar a face e o verso de um velcro tocando-o do que discernindo sua aparncia, como os sistemas de viso artificial tentam fazer. O sistema robtico de viso e tato integra um sensor ttil para capturar informaes de textura de granulao fina, cujas informaes so ento usadas como suporte visualizao em tempo real feita pelas cmeras. Isso permite lidar com tarefas relacionadas textura que os mtodos baseados em viso de cmera no conseguem.
Usando o novo sistema, o rob de teste conseguiu executar operaes bimanuais mesmo em tarefas onde as diferenas frente-trs e a adesividade dos objetos manipulados so cruciais, como com o velcro e com fechamento e abertura de zper.
Bibliografia:
Artigo: TactileAloha: Learning Bimanual Manipulation with Tactile Sensing
Autores: Ningquan Gu, Kazuhiro Kosuge, Mitsuhiro Hayashibe
Revista: IEEE Robotics and Automation Letters
DOI: 10.1109/LRA.2025.3585396
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