Os robôs humanóides têm uma falha grave no design e é urgente corrigi-la.

Ver rotinas de treino do robô Atlas da Boston Dynamics, ou os mais recentes humanoides da Figure a colocar roupa na máquina de lavar, torna fácil acreditar que a revolução dos robôs já chegou.

À primeira vista, parece que só falta afinar o software de IA (inteligência artificial) para que estas máquinas consigam lidar com ambientes do mundo real.

Mas os maiores intervenientes do sector sabem que existe um problema mais profundo. Num recente apelo a parcerias de investigação, a divisão de robótica da Sony chamou a atenção para uma questão central que está a travar as suas próprias máquinas.

A empresa observou que os robôs humanoides e os que imitam animais de hoje têm um “número limitado de articulações”, o que cria uma “disparidade entre os seus movimentos e os dos sujeitos que imitam, diminuindo significativamente o seu … valor”.

A Sony está a pedir novos “mecanismos estruturais flexíveis” - em essência, corpos físicos mais inteligentes - para gerar o tipo de movimento dinâmico que actualmente falta.

O problema de fundo é que os robôs humanoides tendem a ser concebidos à volta de software que controla tudo de forma centralizada. Esta abordagem “primeiro o cérebro” dá origem a máquinas fisicamente pouco naturais.

Um atleta desloca-se com elegância e eficiência porque o seu corpo é uma sinfonia de articulações complacentes, colunas flexíveis e tendões com comportamento elástico. Um robô humanoide, pelo contrário, é um conjunto rígido de metal e motores, ligado por articulações com graus de liberdade limitados.

Para contrariar o peso e a inércia do próprio corpo, os robôs precisam de fazer milhões de microcorrecções, famintas de energia, a cada segundo - apenas para não tombarem. Por isso, mesmo os humanoides mais avançados só conseguem trabalhar durante algumas horas antes de esgotarem as baterias.

Para ter uma noção concreta, o robô Optimus da Tesla consome cerca de 500 watts de potência por segundo para uma caminhada simples. Um ser humano faz uma caminhada rápida, mais exigente, usando apenas cerca de 310 watts por segundo. Ou seja, o robô está a gastar quase mais 45% de energia para realizar uma tarefa mais simples, o que revela uma ineficiência considerável.

Retornos decrescentes: porque os humanoides (como o Optimus) continuam presos ao corpo rígido

Então, isto significa que toda a indústria está a seguir o caminho errado? No que toca à abordagem fundamental, sim.

Corpos pouco naturais exigem um “cérebro” do tipo supercomputador e um conjunto de actuadores muito potentes; isso, por sua vez, torna os robôs mais pesados e mais sedentos de energia, agravando exactamente o problema que se pretende resolver. Os avanços em IA podem ser impressionantes, mas acabam por trazer retornos decrescentes.

O Optimus da Tesla, por exemplo, é suficientemente inteligente para dobrar uma t-shirt. No entanto, a demonstração também expõe a sua fragilidade física. Um humano dobra uma t-shirt praticamente sem olhar, usando o tacto para sentir o tecido e orientar o movimento.

O Optimus, com mãos relativamente rígidas e com poucos sensores, depende da sua visão e do seu “cérebro” de IA para planear meticulosamente cada gesto mínimo. É provável que falhasse perante uma camisa amarrotada em cima de uma cama desarrumada, porque o seu corpo não tem a inteligência física necessária para se adaptar ao estado imprevisível do mundo real.

O novo Atlas totalmente eléctrico da Boston Dynamics é ainda mais impressionante, com uma amplitude de movimentos que quase parece alienígena. Mas aquilo que os vídeos virais de acrobacias não mostram é o que ele não consegue fazer.

Por exemplo, não conseguiria atravessar com confiança uma rocha coberta de musgo, porque os seus pés não conseguem sentir a superfície e conformar-se a ela. Também não conseguiria abrir caminho por um emaranhado denso de ramos, porque o seu corpo não consegue ceder e depois recuperar como uma mola.

É por isso que, apesar de anos de desenvolvimento, estes robôs continuam, na maioria dos casos, a ser plataformas de investigação - e não produtos comerciais.

Porque é que os líderes do sector ainda não estão a seguir esta filosofia alternativa?

Uma razão provável é que as principais empresas de robótica de hoje são, na sua essência, empresas de software e IA, cuja especialidade é resolver problemas com computação. A sua cadeia de abastecimento global está optimizada para isso, com motores de alta precisão, sensores e processadores.

Criar corpos de robôs fisicamente inteligentes exige um ecossistema de fabrico diferente, assente em materiais avançados e biomecânica - algo que ainda não está suficientemente maduro para operar à escala.

Quando o hardware de um robô já parece tão impressionante, é tentador acreditar que a próxima actualização de software vai resolver o que falta, em vez de se avançar para a tarefa cara e difícil de redesenhar o corpo e a cadeia de abastecimento necessária para o construir.

Corpos autónomos

Este desafio é o foco da mechanical intelligence (MI), que está a ser investigada por inúmeras equipas académicas em todo o mundo, incluindo a minha, na London South Bank University. Parte da observação de que a natureza aperfeiçoou corpos inteligentes há milhões de anos.

Esses corpos baseiam-se num princípio conhecido como morphological computation, ou seja, a ideia de que os corpos podem executar cálculos complexos automaticamente.

As escamas de uma pinha abrem em condições secas para libertar as sementes e fecham quando há humidade para as proteger. Trata-se de uma resposta puramente mecânica à humidade, sem cérebro nem motor.

Os tendões na perna de uma lebre em corrida funcionam como molas inteligentes. Absorvem o choque de forma passiva quando o pé toca no chão e, em seguida, libertam essa energia para tornar a passada estável e eficiente - sem exigir tanto esforço aos músculos.

Pense na mão humana. A sua carne macia tem a inteligência passiva de se moldar automaticamente a qualquer objecto que segura. As pontas dos dedos funcionam como um lubrificante inteligente, ajustando a humidade para alcançar o nível perfeito de fricção em qualquer superfície.

Se estas duas características fossem integradas numa mão do Optimus, ele conseguiria segurar objectos com uma fracção da força e da energia actualmente necessárias. A própria pele passaria a ser o computador.

A MI consiste precisamente em conceber a estrutura física de uma máquina para alcançar adaptação automática passiva - a capacidade de responder ao ambiente sem precisar de sensores activos, processadores ou energia adicional.

A saída para a armadilha dos humanoides não é abandonar as formas ambiciosas actuais, mas construí-las segundo esta filosofia alternativa. Quando o corpo do robô é fisicamente inteligente, o seu “cérebro” de IA pode concentrar-se no que faz melhor: estratégia de alto nível, aprendizagem e interacção com o mundo de forma mais significativa.

Os investigadores já estão a demonstrar o valor desta abordagem. Por exemplo, robôs com pernas elásticas concebidas para imitar os tendões armazenadores de energia de um chita conseguem correr com uma eficiência notável.

O meu próprio grupo de investigação está a desenvolver, entre outras coisas, dobradiças híbridas. Estas combinam a precisão e a força de uma articulação rígida com as propriedades adaptativas e amortecedoras de uma articulação complacente. Num robô humanoide, isto pode significar criar um ombro ou um joelho que se mova mais como o de um humano, desbloqueando múltiplos graus de liberdade para obter movimentos complexos e realistas.

O futuro da robótica não está numa disputa entre hardware e software, mas na síntese de ambos. Ao adoptar a MI, podemos criar uma nova geração de máquinas que, finalmente, consegue sair do laboratório com confiança e entrar no nosso mundo.

Hamed Rajabi, Director of Mechanical Intelligence (MI) Research Group, London South Bank University

Este artigo é republicado de The Conversation ao abrigo de uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.