Cerca de um milhão de americanos com lesões ou deficiências relacionadas à idade precisam de alguém para ajudá-los a comer. Agora, os engenheiros financiados pelo NIBIB ensinaram a um robô as estratégias necessárias para pegar comida com um garfo e entregá-la cautelosamente à boca de uma pessoa.

Siddhartha Srinivasa, Ph.D., o professor dotado da Boeing na Escola de Ciência da Computação e Engenharia da Universidade de Washington, é conhecido como um roboticista apaixonado que constrói sistemas robóticos completos que integram a percepção, planejamento, e controle para executar funções práticas no mundo real. Atualmente, Srinivasa e sua equipe passaram a ajudar cerca de um milhão de pessoas só nos EUA que precisam de alguém para ajudá-los a comer.

O desenvolvimento de um robô chamado ADA, que se refere ao seu braço destro auxiliar, é relatado na edição de abril de IEEE Robótica e Cartas de Automação .

Diz Grace Peng, Ph.D., diretor do programa NIBIB em Modelagem Matemática, Simulação, e análise, "Apoiamos o excelente trabalho deste grupo no desenvolvimento de sistemas para controle de cadeira de rodas com base na compreensão da intenção do usuário. Este artigo atual apresenta um excelente quadro dos parâmetros que precisam ser considerados do ponto de vista da engenharia para desenvolver um robô de alimentação."

No início do projeto do ADA, os engenheiros perceberam que precisavam começar do zero. Nesse caso, o marco zero era espetar pedaços de comida em um garfo. Eles começaram assistindo, medindo, e catalogar como as pessoas fazem isso. Não é totalmente surpreendente para engenheiros treinados, diferentes estratégias de espeto foram empregadas com base no tamanho, forma, rigidez, flexibilidade, e outras propriedades físicas de alimentos que incluem morangos, pedaços de banana, cubos de melão, tiras de aipo, e cenouras infantis.

A equipe usou os dados coletados sobre as estratégias que as pessoas usam para comer alimentos diferentes para programar ADA para identificar com precisão cada item em um prato, e, em seguida, execute os movimentos ideais que resultam em espetar cada item com sucesso e entregá-lo à boca do destinatário. Por exemplo, ao contrário de um morango, que é mais resistente, a maciez de um pedaço de banana exigia espeto em um ângulo para evitar que o pedaço simplesmente escorregasse do garfo.

As tiras de aipo exigiam uma abordagem específica tanto para espetar quanto para levar a comida à boca de maneira adequada. O robô foi ensinado a enfiar o garfo em uma das extremidades da tira, e, em seguida, levante e gire a peça de modo que a extremidade oposta do aipo, livre dos dentes afiados do garfo, foi apresentado de forma limpa ao destinatário.

O trabalho do grupo visa ajudar as pessoas que não podem realizar tarefas essenciais a viver com mais independência. Diz Srinivasa, "Achamos que nossas tecnologias podem ajudar aqueles que dependem de um cuidador para alimentá-los todos os dias para recuperar alguma independência e controle sobre suas vidas."

Além dessa meta importante, Srinivasa aponta que ADA também pode ser uma ajuda para cuidadores frequentemente sobrecarregados, quem, neste caso, poderia configurar a comida e o robô e depois atender a outras tarefas ou focar na socialização com os clientes. "Desta forma, vemos a ADA como uma vantagem para os cuidadores e seus clientes, que acabará por melhorar a experiência para todos os envolvidos - especialmente à medida que a população do país envelhece e a necessidade de otimizar estratégias para o seu cuidado aumenta."

Antes da publicação dos resultados da equipe de pesquisa em abril, o desenvolvimento de ADA ganhou o prêmio de melhor demonstração na reunião de sistemas de processamento de informação neural em dezembro de 2018, e o Prêmio de Melhor Artigo Técnico na Conferência Internacional conjunta da Associação para Máquinas de Computação / Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos sobre Interação de Robôs Humanos em março de 2019.