Pesquisadores da Universidade de Washington, nos Estados Unidos, criaram um conjunto de 11 ações para que um braço robótico consiga pegar quase qualquer alimento que possa ser alcançado com o uso de um garfo. Nos testes, a peça conseguiu alcançar o alimento em mais de 80% das vezes, o que, segundo os autores, permitirá o uso doméstico da tecnologia.
Ethan K. Gordon, um dos responsáveis pela pesquisa, relata que trabalhos anteriores analisaram formas de classificar e compreender como as pessoas pegam um alimento com o garfo. "Para nós, o passo natural foi atribuir números concretos a esse entendimento. Quais ângulos exatos e quanta força as pessoas usaram? Podemos imitá-los em nosso robô?", ilustra.
Até alcançar os resultados da pesquisa, a equipe realizou testes com salada de frutas, para analisar qual trajetória o robô deveria seguir, caso recebesse uma imagem da comida. No entanto, os comandos iniciais foram limitados. "Estávamos apenas mudando o ângulo do garfo. Se você quiser pegar uma uva, por exemplo, os dentes do garfo precisam ficar retos para baixo, mas para uma banana eles precisam estar inclinados, caso contrário ele escorregará", explica o pesquisador.
Com repetidas tentativas, os pesquisadores descobriram um pequeno número de movimentos que as pessoas realmente usam para comer e estabeleceram 11 trajetórias que o robô poderia seguir. Em vez de apenas subir para baixo ou entrar em ângulo, a peça usa movimentos de escavação ou balança dentro do alimento para aumentar a força do contato.
Mesmo com resultados bem-sucedidos, Gordon aponta que as técnicas ainda precisam ser aprimoradas. "Nossas ações utilizam apenas um garfo. Omitimos completamente outros utensílios, como colheres. Embora nossas 11 ações tenham resultados muito bons em alimentos que vão do arroz ao macarrão, à gelatina, ao brócolis e ao frango, pode facilmente haver alimentos dos quais nunca ouvimos falar antes e que não funcionarão", avalia Gordon.
Para o futuro, a equipe acredita que a abordagem poderá adquirir uma maior cobertura de alimentos. "Acreditamos que o nosso sistema é bom o suficiente para apoiar estudos futuros, o que pode nos levar a um passo mais perto da criação de um sistema de alimentação assistida amplamente disponível, portátil, adaptável e seguro", aposta Gordon. O projeto foi apresentado na Conferência sobre Aprendizagem Robótica de 2023, em Atlanta, nos Estados Unidos. (AG)
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