De acordo com pt.wedoany.com-Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) desenvolveram recentemente uma pulseira ultrassônica para coletar dados de movimentos das mãos humanas, com o objetivo de ajudar robôs humanoides a dominar tarefas delicadas, como agarrar e manipular objetos.

Embora a inteligência artificial tenha um desempenho excelente em tarefas computacionais, robôs humanoides ainda enfrentam desafios ao executar tarefas que exigem manipulação precisa no mundo físico, como pegar um copo. Esta pulseira oferece uma nova abordagem para resolver esse problema. Ela utiliza ondas sonoras de alta frequência para "ver através" da pele do usuário, capturando os movimentos de músculos, tendões e ligamentos subjacentes. Em seguida, as imagens são transmitidas para um computador, onde algoritmos de IA as decodificam em gestos específicos.

Xuanhe Zhao, professor de engenharia mecânica do MIT, explicou que esta tecnologia pode ser usada para coletar dados de tarefas domésticas, treinando robôs para realizar tarefas domésticas com movimentos hábeis das mãos. Além disso, a tecnologia também tem potencial para ser aplicada em outras áreas que exigem movimentos manuais precisos, como cirurgias.

As imagens geradas pela pulseira são processadas por algoritmos de IA, que podem analisar o que na engenharia é chamado de "graus de liberdade", ou seja, a maneira específica como uma articulação se dobra ou gira. A mão humana tem um total de 22 graus de liberdade, e mesmo rastrear uma pequena parte desses movimentos já era um desafio em sistemas anteriores.

Em uma demonstração de laboratório com oito voluntários, a pulseira mostrou a capacidade de espelhar gestos com precisão em 120 milissegundos, reconhecendo todas as 26 letras da Língua de Sinais Americana (American Sign Language). Além disso, a pulseira suporta operação sem fio, o que significa que o controlador e o robô receptor não precisam estar no mesmo espaço.

Além do controle remoto, a equipe de pesquisa também planeja usar a pulseira para construir um grande conjunto de dados de movimentos humanos, na esperança de que, eventualmente, robôs humanoides possam aprender tarefas de manipulação delicada de forma autônoma, sem a necessidade de orientação humana.

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