Robôs da cozinha estão mais perto de manusear copos de vidro como humanos

A automação nas cozinhas profissionais parece mesmo ser um caminho sem volta. Uma rede popular de fast-food nos Estados Unidos, a White Castle, já conta com robôs cozinheiros. A novidade chega na mesma semana em que a Universidade Carnegie Mellon divulgou que está desenvolvendo uma maneira de melhorar a pegada desse tipo de robô para objetos sensíveis, como copos de vidro.

Por enquanto, o robô da White Castle é responsável exclusivamente por fritar batatas. Trata-se de um grande braço robótico que usa inteligência artificial para pegar batatas cruas e jogá-las na fritadeira com óleo quente. Além disso, também dá umas chacoalhadas de tempos em tempos para garantir a uniformidade da fritura.

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O robô fritador de batatas é fabricado pela empresa Miso Robotics. A White Castle também está comprando outro robô, chamado Flippy, para fazer os hambúrgueres.

Em tempos de pandemia de covid-19, a White Castle afirma que nenhum funcionário humano precisa ajudar a fazer batatas fritas. Mesmo assim, a rede de fast-food garante que ninguém foi demitido e que, por causa dos novos protocolos sanitários, os empregados foram realocados para novas funções.

Próximo passo: pegar copos com cuidado

Um dos grandes desafios para estes e outros robôs de cozinha é conseguir pegar objetos transparentes e/ou que emitem reflexos, como um copo de vidro ou talheres polidos.

Para resolver isso, o Instituto de Robótica da Universidade Carnegie Mellon, nos EUA, está usando um sistema com câmeras coloridas em vez de câmeras de profundidade. Mas o que isso quer dizer?

Normalmente os robôs usavam câmeras de profundidade, que emitem luz infravermelha em um objeto para determinar sua forma, e assim poderem manuseá-lo. Já uma câmera que captura cores pode "ver" melhor objetos transparentes, reflexivos e opacos.

O problema é que uma câmera que captura cores não consegue medir formas como uma de profundidade. Os pesquisadores vieram com a saída de treinar o novo sistema para imitar o sistema de profundidade e inferir implicitamente a forma de capturar objetos. Para conseguir isso, eles emparelharam imagens da câmera infravermelha com imagens coloridas dos mesmos objetos.

A experiência teve um "alto grau de sucesso", segundo a equipe, apesar de ainda não conseguir captar objetos transparentes ou reflexivos com a mesma eficiência dos objetos opacos. Os pesquisadores apresentarão o sistema neste trimestre na conferência virtual International Conference on Robotics and Automation.