O brasileiro João Ramos, pesquisador e professor assistente do Departamento de Ciência Mecânica e Engenharia na Universidade de Illinois, nos Estados Unidos, desenvolveu um robô capaz de imitar e aprender movimentos humanos. A ideia do projeto é desenvolver uma tecnologia para que os robôs consigam andar por ambientes desconhecidos.

Apelidado de Pequeno HERMES, o robô usa um sensor de movimentos para funcionar. Os pesquisadores criaram uma interface homem-robô que mapeia os gestos do operador para a máquina. Ele funciona captando os movimentos, tais como pulos, passos e caminhadas, conforme o corpo do operador se move numa placa equipada com sensores. Além disso, ele também veste um colete, que registra suas ações. As informações registradas são então mapeadas em um robô bípede.

O sistema é uma via de mão dupla: também permite que o operador sinta o que o robô está “sentindo”. Caso ele bata numa parede ou receba um empurrão, a sensação é transmitida de volta a pessoa na outra ponta do sensor tátil. Isso permite que o operador se ajuste de acordo com a situação, aplicando mais ou menos pressão, conforme o necessário. Esse feedback inclui também medidas de segurança que cortam automaticamente a energia caso o robô enfrente níveis de força perigosos, segundo Ramos, co-autor do estudo. A Universidade de Illinois divulgou um vídeo que mostra o funcionamento do Pequeno HERMES:

O setup ainda é básico. Requer muita escrita, tem falhas na comunicação e captura apenas movimentos simples. Além disso, é limitado a tarefas específicas, ao invés de ser generalista para todos os movimentos. Contudo, é um passo rumo aos robôs mais úteis e móveis.

A conexão virtual com os humanos pode ajudar os robôs a responderem a desastres ou outras situações que poderiam colocar pessoas em risco. Os pesquisadores dizem que um sistema como esse pode ser usado para ajudar em operações robóticas de limpeza, como ocorreu no Japão, após o desastre da usina nuclear de Fukushima, em 2011. Com essa tecnologia, as equipes de resgate poderiam ter guiado os robôs de uma distância mais segura. Enquanto não há um aprendizado das máquinas no processo, Ramos acredita que as informações capturadas no sistema podem ser usadas para ajudar a treinar robôs autônomos.