Por William Knight – Texto do Technology Review
Tradução, adaptação e edição – Nicholle Murmel
Quando alguns dos robôs de resgate mais avançados são massacrados por algo não mais complexo do que a maçaneta de uma porta, você tem uma boa noção do desafio de tornar nossas casas e locais de trabalho mais automatizados.
Durante o Desafio de Robótica promovido pela Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) – uma competição de um fim de semana na California – doze máquinas extremamente sofisticadas fizeram o melhor possível para executar tarefas em um circuito a céu aberto, incluíndo abrir uma válvula, subir degraus e abrir uma porta. Apesar de alguns dos robôs terem conseguido completar o percurso, outros tentaram em vão agarrar o nada, bateram de frente com paredes ou simplesmente foram de cara no chão, como que soterrados pela pura incapacidade de cumprir o desafio. Ao mesmo tempo, os esforços dos operadores humanos para ajudar as máquinas ao longo do trajeto pode dar pistas de como a interação homem-máquina pode ser usada em vários ambientes.
“Acho que essa pe uma oportunidade para todos verem como robótica pesada realmente funciona”, diz Mark Raibert, fundador da Boston Dynamics, agora propriedade do Googe, que fabrica um robô humanoide extremamente sofisticado, o Atlas. Vários times involvidos no desafio da DARPA usaram exemplares do Atlas para participar. Outros trouxeram máquinas construídas do zero.
O Atlas tem equilíbrio dinâmico – na prática isso significa que o humanoide consegue andar a passos rápidos ou se equilibrar em uma perna mesmo se for empurrado. Ainda assim, estabilidade não foi algo fácil para os robôs bípedes no circuito da DARPA durante manobras como andar na areia, passar sobre pilhas de entulho e sair de dentro de um carro. Vários dos times operando o Atlas viram suas máquinas se esborracharem no chão ao longo do percurso.
O modo como muitas das máquinas também penaram para segurar objetos e usá-los corretamente enfatiza outra dificuldade: aperfeiçoar os sistemas de visualização e manipulação de objetos. Segurar uma furadeira elétrica e usá-la para abrir um buraco em uma parede se mostrou uma tarefa particularmente difícil para a maior parte dos robôs. Sensores T Robot lutaram para enxergar silhuetas de forma precisa na luz variável do ambiente externo, e faltava às mãos ou garras mecânicas a delicadeza e adaptabilidade dos dedos humanos.
Os robôs que participaram do evento nem sempre se comportavam de forma autônoma (apesar de, para os espectadores, ser difícil notar). O desafio foi projetado para simular as condições que uma máquina operada reotamente encontraria ao entrar em uma usina nuclear. Sendo assim, o sistemas de comunicação foram alterados para simular interferência. Se por um lado esse contratempo encorajou as equipes a darem mais autonomia às máquinas, por outro era possível um controlador humano intervir caso algo desse errado.
As equipes deram níveis variados de autonomia às suas máquinas. Por exemplo, o time do MIT fez seu Atlas, chamado Helios, capaz de atuar com bastante independência. Os operadores podia, por exemplo apontar para uma área que poderia ter uma alavanca, e deixar que o robô planejasse e executasse suas próprias ações.
Por outro lado, a equipe Nimbro, na universidade de Bonn, na Alemanha, optou pelo controle mais direto, com nove operadores tomando conta do robô ao longo de diferentes tarefas. A certa altura, um dos controladores usou um headset de realidade virtual Oculus Rift e um sistema de rastreamento de gestos para guiar a máquina). A equipe Nimbro terminou o desafio em quarto lugar, marcando sete de um máximo de oito pontos. O time do MIT terminou em sétimo com o mesmo placar, mas demorou mais para fechar o circuito.
As equipes que se saíram melhor na competição da DARPA parciam ter em comum uma abordagem especialmente cuidadosa em misturar robótica e habilidades humanas. De acordo com In So Kweon, pesquisador do sistema de sensores do DRC-Hubo – robô vencedor do desafio e que veio da universidade e centro de pesquisa KAIST na Coreia do Sul – a colaboração entre homem e máquina foi a chave para o sucesso do time. “Essas tarefas requerem uma boa combinação de operação humana e da capacidade do robô reconhecer e entender o ambiente”, eexplicou. “Trabalhamos muito para alcançar um bom equilíbrio entre esses dois fatores”.
O time que ficou em Segundo lugar, do Florida Institute of Human and Machine Cognition, usou uma escala variável de autonomia, permitindo ao operador mais capacidade de decisão caso o robô parecesse “encalhado” ou se as simulações previssem que a máquina teria problemas caso seguisse seu próprio curso de ação. Essas abordagens podem se tornar importantes à medida em que mais robôs passem a fazer parte de ambientes como indústrias.
A equipe da Carnegie Mellon University, que ficou em terceiro, seguiu uma abordagem parecida, segundo o líder, Tony Stentz. “O progresso real aqui são os robôs e pessoas trabalhando juntos para fazer algo”, explica. “A máquina faz o que ela é boa em fazer, e o humano faz o que ele faz de melhor”.
Para Gill Pratt, gerente de programas e organizador do Desafio de Robótica da DARPA, o importante é perceber que o nível de automação das máquinas participantes ainda é bastante limitado, mesmo que seu comportamento parecesse, às vezes, estranhamente natural. “Essas coisas [os robôs] são incrivelmente estúpidas”, disse. “São, em boa parte, apenas marionetes”.
