Por Perla Maiolino, Universidade de Oxford
Os robôs agora veem o mundo com uma facilidade que antes pertencia apenas à ficção científica. Eles podem reconhecer objetos, navegar em espaços desordenados e classificar milhares de pacotes por hora. Mas peça a um robô para tocar algo de maneira suave, segura ou significativa e os limites aparecerão instantaneamente.
Como um pesquisador em robótica suave trabalhando com pele synthetic e corpos sensorizados, descobri que tentar dar aos robôs uma sensação de tato nos obriga a confrontar o quão surpreendentemente sofisticado o toque humano realmente é.
Meu trabalho começou com a questão aparentemente simples de como os robôs poderiam sentir o mundo através de seus corpos. Desenvolva sensores táteis, cubra totalmente uma máquina com eles, processe os sinais e, à primeira vista, você deverá obter algo como toque.
Exceto que o toque humano não se parece em nada com um simples mapa de pressão. Nossa pele contém vários tipos distintos de mecanorreceptorescada um sintonizado com estímulos diferentes, como vibração, alongamento ou textura. A nossa resolução espacial é notavelmente fina e, o que é essential, o toque é ativo: pressionamos, deslizamos e ajustamos constantemente, transformando a sensação bruta em percepção através da interação dinâmica.
Os engenheiros às vezes podem imitar uma versão disso em escala de dedo, mas reproduzi-la em todo um corpo mole e dar a um robô a capacidade de interpretar esse rico fluxo sensorial é um desafio de uma ordem completamente diferente.
Trabalhar com pele synthetic também revela rapidamente outro perception: muito do que chamamos de “inteligência” não vive apenas no cérebro. A biologia oferece exemplos impressionantes – o mais famoso é o polvo.
Os polvos distribuem a maior parte de seus neurônios pelos membros. Estudos sobre seu comportamento motor mostram que um braço de polvo pode gerar e adaptar padrões de movimento localmente baseado em entrada sensorialcom entrada limitada do cérebro.
Seus corpos flexíveis e complacentes contribuem diretamente para a forma como agem no mundo. E este tipo de inteligência distribuída e incorporada, onde o comportamento emerge do interação de corpo, materials e ambienteé cada vez mais influente na robótica.
O tato também é o primeiro sentido que os humanos desenvolvem no útero. A neurociência do desenvolvimento mostra sensibilidade tátil emergindo por volta das oito semanas de gestação e depois se espalhando por todo o corpo durante o segundo trimestre. Muito antes de a visão ou a audição funcionarem de forma confiável, o feto explora o ambiente ao seu redor por meio do toque. Acredita-se que isso ajude a moldar a forma como os bebês começam a compreender o peso, a resistência e o suporte – a física básica do mundo.
Essa distinção também é importante para a robótica. Durante décadas, os robôs confiaram fortemente em câmeras e lidar (um método de detecção que usa pulsos de luz para medir distâncias), evitando contato físico. Mas não podemos esperar que as máquinas alcancem competência de nível humano no mundo físico se raramente a experimentam através do toque.
A simulação pode ensinar a um robô um comportamento útil, mas sem uma exploração física actual, corre-se o risco de apenas implantar inteligência em vez de desenvolvê-la. Para aprender da mesma forma que os humanos, os robôs precisam de corpos que sintam.
Uma mão robótica “macia” com sensores táteis, desenvolvida pelo Smooth Robotics Lab da Universidade de Oxford, lida com uma maçã. Vídeo: Instituto de Robótica de Oxford.
Uma abordagem que o meu grupo está a explorar é dar aos robôs um certo grau de “inteligência native” nos seus corpos sensorizados. Os seres humanos beneficiam da flexibilidade dos tecidos moles: a pele deforma-se de uma forma que aumenta a aderência, aumenta a fricção e filtra os sinais sensoriais antes mesmo de chegarem ao cérebro. Esta é uma forma de inteligência incorporada diretamente na anatomia.
Pesquisas em robótica leve e computação morfológica argumentam que o corpo pode descarregar parte da carga de trabalho do cérebro. Ao construir robôs com estruturas suaves e processamento de baixo nível, para que possam ajustar a aderência ou a postura com base no suggestions tátil sem esperar por comandos centrais, esperamos criar máquinas que interajam mais de forma segura e pure com o mundo físico.
A saúde é uma área onde esta capacidade pode fazer uma diferença profunda. O meu grupo desenvolveu recentemente um simulador robótico de paciente para formação de terapeutas ocupacionais (TOs). Os alunos muitas vezes praticam uns com os outros, o que torna difícil aprender as nuances das habilidades táteis envolvidas no apoio seguro a alguém. Com pacientes reais, os formandos devem equilibrar funcionalidades e toque afetivorespeitar os limites pessoais e reconhecer sinais sutis de dor ou desconforto. Pesquisa sobre toque social e afetivo mostra como essas dicas são importantes para bem-estar humano.
Para ajudar os formandos a compreender estas interações, o nosso simulador, conhecido como Mona, produz respostas comportamentais práticas. Por exemplo, quando um OT pressiona um ponto de dor simulado na pele synthetic, o robô reage verbalmente e com um pequeno “empurrão” físico do corpo para imitar o desconforto.
Da mesma forma, se o aluno tentar mover um membro além do que o paciente simulado pode tolerar, o robô aperta ou resiste, oferecendo uma dica realista de que o movimento deve parar. Ao capturar a interação tátil através da pele synthetic, nosso simulador fornece suggestions que nunca esteve disponível anteriormente no treinamento de TO.
Robôs que se importam
No futuro, robôs com corpos seguros e sensíveis poderão ajudar a enfrentar as pressões crescentes na assistência social. À medida que a população envelhece, muitas famílias subitamente vêem-se obrigadas a levantar, reposicionar ou apoiar familiares sem formação formal. “Robôs de cuidado” ajudariam nisso, potencialmente significando que o membro da família poderia ser cuidado em casa por mais tempo.
Surpreendentemente, o progresso no desenvolvimento deste tipo de robô tem sido muito mais lento do que sugeriam as primeiras expectativas – mesmo no Japão, que introduziu alguns dos protótipos de robôs de primeiros cuidados. Um dos exemplos mais avançados é Airecum robô humanóide desenvolvido como parte do projeto do governo japonês Programa Moonshot para auxiliar nas tarefas de enfermagem e cuidado de idosos. Este programa multifacetado, lançado em 2019, procura “I&D ambiciosa baseada em ideias ousadas” para construir uma “sociedade na qual os seres humanos possam libertar-se das limitações do corpo, do cérebro, do espaço e do tempo até 2050”.
O robô de cuidados Airec do Japão é um dos mais avançados em desenvolvimento. Vídeo da Atualização World.
Em todo o mundo, porém, continua difícil traduzir protótipos de investigação em robôs regulamentados. Os elevados custos de desenvolvimento, os rigorosos requisitos de segurança e a ausência de um mercado comercial claro retardaram o progresso. Mas embora as barreiras técnicas e regulamentares sejam substanciais, estão a ser abordadas de forma constante.
Os robôs que podem compartilhar com segurança o espaço físico próximo das pessoas precisam sentir e modular a forma como tocam qualquer coisa que entre em contato com seus corpos. Essa sensibilidade de todo o corpo é o que distinguirá a próxima geração de robôs macios das máquinas rígidas atuais.
Ainda estamos longe de robôs capazes de realizar essas tarefas íntimas de forma independente. Mas a construção de máquinas habilitadas para o toque já está a remodelar a nossa compreensão do toque. Cada passo em direção à inteligência tátil robótica destaca a extraordinária sofisticação dos nossos próprios corpos – e a profunda ligação entre sensação, movimento e o que chamamos de inteligência.
Este artigo foi encomendado em conjunto com o Programa de Professores, parte do Protótipos para a Humanidadeuma iniciativa world que apresenta e acelera a inovação acadêmica para resolver desafios sociais e ambientais. The Dialog é parceira de mídia do Prototypes for Humanity 2025.
Perla MaiolinoProfessor Associado de Ciências da Engenharia, membro do Oxford Robotics Institute, Universidade de Oxford
Este artigo foi republicado de A conversa sob uma licença Artistic Commons. Leia o artigo unique.
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