Chama-se BionicSoftHand e foi criada pela Festo, que se inspirou nos movimentos naturais da mão humana. O resultado é uma mão robótica recheada de sensores e muito mais, que graças à inteligência artificial aprende tudo isto… sozinha.

Agarrar em algum objeto é algo que se faz com naturalidade e sem se perceber. Mas, para haver algum tipo de ação, é preciso que o cérebro pesquisa na sua base de dados tudo o que aprendeu – desde a distância para agarrar em determinados objetos, força a aplicar, etc. Tudo isto foi desenvolvido ao longo da infância e aprendizagem humana – tanto que a motricidade fina (os movimentos que implicam o manuseamento de objetos com destreza e controlo) costuma pregar algumas partidas aos mais pequenos.

Inspirada no movimento da mão humana, a Festo cria então esta mão robótica, que é um exemplo da abordagem da robótica ‘suave’. Nesta vertente da robótica, são usados materiais alternativos, que fogem da lógica de recorrer a materiais rígidos, como metal, por exemplo.

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Esta ‘mão’ não tem uma estrutura rígida no interior, para se assemelhar a um possível esqueleto. É feita de materiais suaves, que se mexem para recriar movimentos. A ideia é reproduzir, através de estruturas que se enchem ou esvaziam de ar, o movimento dos tendões.

Há também muitos sensores para conseguir comunicar ao ‘cérebro’ que comanda esta máquina de que forma é deve interagir com o objeto. Graças à inteligência artificial e a capacidades de aprendizagem automática, este robô vai aprendendo as formas dos objetos e o respetivo manuseamento.

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Os humanos precisam de várias repetições para conseguir cumprir com mestria a tarefa de conseguir agarrar num lápis corretamente, por exemplo. Graças à lógica dos gémeos digitais, este robô pode simular num mundo virtual centenas de repetições – sem precisar de errar na vida real, por exemplo.

No exemplo do vídeo acima, a mão robótica manuseia um sólido geométrico para que a face azul fique virada para cima. O facto de ser um robô auto-didacta, com a capacidade para aprender este tipo de tarefas sozinho, poderá poupar milhões de dólares em desenvolvimento – além de acelerar as aplicações dos robôs a várias situações do dia-a-dia.

A engenheira mecânica que está a criar o ‘canivete-suíço’ da robótica