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Novos robôs prepararam omeletes

Novos robôs prepararam omeletes são apresentados em evento internacional de robótica máquinas capazes de agradar pessoas com distintos paladares

Evento internacional de robótica, apresenta máquinas com destreza avançada. Foi possível saborear agradável omelete preparada por uma delas. Outro modelo apresentado possui pés que se ajustam individualmente à regularidade do terreno em que pisam

Os avanços na tecnologia permitem aos robôs executar atividades cinematográficas. Um chef de cozinha androide ou um autômato que caminha conforme o terreno que pisa.

Esses e outros modelos de novos robôs foram apresentados na Conferência Internacional da IEEE sobre Robótica e Automação (ICRA 2020), um dos maiores eventos da área, por conta da pandemia foi realizado virtualmente, este ano.

Do Reino Unido

O chef de cozinha robô é um desenvolvimento dos engenheiros da Universidade de Cambridge, no Reino Unido, nesse projeto, o androide cumpriu todas as etapas do preparo da omelete e deixou o prato gostoso.

“As omeletes em geral tinham um ótimo sabor. Muito melhor do que o esperado”, garante, em comunicado, Fumiya Iida, cientista do Departamento de Engenharia de Cambridge.

A avaliação do líder da pesquisa consiste na escolha de um prato aparentemente simples, foi possível avançar em áreas-chave da robótica, como a destreza, a otimização e a adaptabilidade.

“Uma omelete é um daqueles pratos fáceis de preparar, mas difíceis de preparar. Nós pensamos que seria um teste ideal para melhorar as habilidades de um chef robô e otimizar o sabor, a textura, o cheiro e a aparência”, explica.

Para o chef robô quebrar os ovos e preparar uma boa omelete, foi necessário um treinamento em aprendizagem de máquina. A subjetividade ainda é um desfio no mundo da robótica.

Os britânicos tinha que desenvolver uma máquina onde resultados agradassem a humanos com diferentes preferências alimentares.

“Cozinhar é um problema realmente interessante para os roboticistas. Já que os humanos nunca podem ser totalmente objetivos quando se trata de comida, então, como nós, cientistas, avaliamos se o robô fez um bom trabalho?”, diz Fumiya Iida.

O uso de algoritmos

No mundo da automação, os problemas são mais quantitativos, a equipe precisou desenvolver ferramentas especiais. Recorreram a uma estatística chamada inferência Bayesiana, que modela qualquer tipo de problema probabilístico.

Foram extraídos o máximo de informações possíveis de uma quantidade limitada de amostras de dados — evitando um excesso provadores humanos para chegar à fórmula da melhor omelete.

“Outro desafio que enfrentamos foi a subjetividade do senso de paladar. Os humanos não são muito bons em dar medidas absolutas e, geralmente, dão medidas relativas quando se trata de sabor. Portanto, precisávamos ajustar o algoritmo de aprendizado de máquina (…) para que provadores humanos pudessem fornecer informações com base em avaliações comparativas”, conta Fumiya Iida.

O professor Fernando Santos Osório, do Departamento de Sistemas de Computação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP) em São Carlos, destaca essa capacidade avançada do robô em aprender e otimizar tarefas.

Otimização de Tarefas

“O artigo mostra que ele gera variações de omeletes e, depois, busca produzir o que melhor agrada as pessoas”, diz.

“Ele tem destreza de manipular os ovos, os outros ingredientes, a fritadeira, e de controlar precisamente as variáveis de mistura de ingredientes, o tempo de cozimento, a mistura, entre outros”, lista.

“O robô deixa de ser aquela máquina 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 cientista brasileiro lembra que as habilidades do chef robô se diferem muito das máquinas mais antigas.

“Como os robôs industriais, que não tinham esse tipo de capacidade e agilidade motora fina”, ilustra Fernando Santos Osório. Para os criadores, os resultados obtidos demonstram que o aprendizado de máquina pode ser usado para obter melhorias quantificáveis na otimização do preparo de alimentos. A equipe planeja conduzir mais estudos a fim de investigar outras técnicas de otimização robótica e sua viabilidade.

Máquinas Adaptáveis

As máquinas adaptáveis ao terreno onde pisam combinam, também, soluções de aprendizagem e otimização.

A equipe da Universidade da Califórnia (UC) em San Diego, nos Estados Unidos, trouxeram uma tecnologia chamada bloqueio granular. Criam esferas de látex flexíveis, cheias de grãos de café, e implantaram nos pés das máquinas.

O autômato funciona seguindo um mecanismo chamado soft actuators. “Ou seja, garras e patas macias que se moldam ao objeto, dando uma maior capacidade de manipulação”, comenta Fernando Santos Osório, que é professor do Departamento de Sistemas de Computação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo em São Carlos.

No ar, os pés estão com as pontas macias. Em contato com o solo, endurecem devido à ação de uma bomba de vácuo que remove o ar entre os grãos de café.

Cada pé tem o próprio sistema, a aderência de cada um se ajusta ao ponto do terreno em que ele toca.

“Geralmente, os robôs só conseguem controlar o movimento em articulações específicas. Nesse trabalho, mostramos que um robô pode controlar a rigidez, e, portanto, a forma, de seus pés e (…) se adaptar a uma ampla variedade de terrenos”, diz Michael T. Tolley, professor do Departamento de Engenharia Mecânica e Aeroespacial da universidade americana e autor sênior do artigo apresentado na ICRA 2020.

Cuidado

Os americanos testaram a solução em um robô já disponível no mercado. A máquina recebeu seis pés e caminhou em terrenos irregulares, como pedras e lascas de madeira.

Andou até 40% mais rápido que robôs sem os pés personalizados. E reduziu 62% a profundidade de penetração caminhando sobre a areia e reduziu 98% a força necessária para puxar um pé que estava sobre um solo rígido.

“Como no robô que faz a omelete, a adaptação, a otimização e a melhoria do desempenho de forma automatizada e por aprendizado e adaptação é a chave para um bom desempenho. Também aqui, há uma capacidade de manipulação com alta destreza e motricidade fina”, destaca o professor brasileiro.

Foi adiantado pelos cientistas, no estudo, o planejamento de sensores nos pés dos robôs, afim de identificar o tipo de terreno em que eles estão pisando.

Será possível ajustar a rigidez das patas de modo automático. “Isso é se adaptar, isso é aprendizado. O robô deve aprender a se adaptar a diferentes tipos de terrenos de forma automática”, diz Fernando Santos Osório.

O professor Nick Gravish, do Departamento de Engenharia Mecânica e Aeroespacial da UC San Diego e coautor do estudo, ressaltou aplicabilidade da solução, como em explorações espaciais e escombros de prédios.

“O mundo natural está repleto de motivos desafiadores para robôs que andam. Substratos escorregadios, rochosos e macios tornam a caminhada complicada. Pés que podem se adaptar a esses diferentes tipos de solo podem ajudar os robôs a melhorar a mobilidade”, conclui.

Com colaboração de conteúdo do Correio Brasiliense

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Novos robôs prepararam omeletes

Foto: University of Cambridge/Divulgação

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