A invasão dos robôs humanóides domésticos

REDWOOD CITY, Califórnia — Em uma manhã recente, bati na porta da frente de uma elegante casa de dois andares em Redwood City, Califórnia. Em questão de segundos, a porta foi aberta por um robô sem rosto, vestido com um macacão bege que se ajustava perfeitamente à sua cintura esguia e pernas longas.

Este esbelto humanoide me cumprimentou com o que parecia ser um sotaque escandinavo, e eu ofereci um aperto de mão. Quando nossas palmas se encontraram, ele disse: “Tenho um aperto firme.” Quando o proprietário da casa, um engenheiro norueguês chamado Bernt Børnich, pediu uma garrafa de água, o robô se virou, caminhou até a cozinha e abriu a geladeira com uma das mãos.

A inteligência artificial já está dirigindo carros, escrevendo ensaios e desenvolvendo códigos de computador. Agora, humanoides — máquinas construídas para se parecerem com humanos e alimentadas por IA — estão prestes a entrar em nossas casas para ajudar nas tarefas diárias. Børnich é CEO e fundador de uma startup chamada 1X. Antes do final do ano, sua empresa espera colocar seu robô, Neo, em mais de 100 residências no Vale do Silício e em outros lugares. Sua startup está entre as dezenas de empresas que planejam vender humanoides para residências e negócios.

Desde 2015, investidores já injetaram US$ 7,2 bilhões em mais de 50 startups, de acordo com a PitchBook, uma empresa de pesquisa que monitora o setor de tecnologia. A febre dos humanoides atingiu um novo pico no ano passado, quando os investimentos ultrapassaram US$ 1,6 bilhão. Esse valor não inclui os bilhões que Elon Musk e a Tesla, sua empresa de carros elétricos, estão investindo no Optimus, um humanoide que começaram a construir em 2021.

Empreendedores como Børnich e Musk acreditam que os humanoides, um dia, realizarão grande parte do trabalho físico que atualmente é feito por pessoas, incluindo tarefas domésticas como limpar balcões e esvaziar lava-louças, trabalho em armazéns como separar pacotes e trabalho em fábricas como montar carros em linhas de produção. Robôs mais simples — como pequenos braços robóticos e carrinhos autônomos — há muito tempo compartilham a carga de trabalho em armazéns e fábricas. Agora, as empresas estão apostando que máquinas podem assumir uma gama mais ampla de tarefas ao imitar os movimentos humanos, como caminhar, dobrar, torcer, alcançar, segurar e, de forma geral, realizar atividades.

Vídeos na internet têm circulado há anos mostrando a notável destreza dessas máquinas, mas muitas vezes elas são guiadas remotamente por humanos. E tarefas simples, como carregar a lava-louças, estão longe de ser simples para elas. “Existem muitos vídeos por aí que dão uma impressão falsa sobre esses robôs”, disse Ken Goldberg, professor de robótica da Universidade da Califórnia, em Berkeley. “Embora pareçam humanos, eles nem sempre se comportam como humanos.”

Neo disse “Olá” com um sotaque escandinavo porque estava sendo operado por um técnico norueguês no porão da casa de Børnich. (No futuro, a empresa planeja criar call centers onde talvez dezenas de técnicos possam dar suporte aos robôs.) O robô caminhou sozinho pela sala de jantar e pela cozinha. No entanto, o técnico falou por Neo e guiou remotamente suas mãos usando um headset de realidade virtual e dois joysticks sem fio.

Os robôs ainda estão aprendendo a navegar pelo mundo de forma autônoma. E, pelo menos por enquanto, precisam de muita ajuda para fazer isso.

“Eu vi um nível de hardware que eu não achava ser possível”

Visitei os escritórios da 1X no Vale do Silício pela primeira vez há quase um ano. Quando um robô chamado Eve entrou na sala, abrindo e fechando a porta, não consegui evitar a sensação de que esse robô de olhos arregalados era, na verdade, uma pessoa fantasiada. Eve se movia sobre rodas, não pernas. Ainda assim, parecia humano. Pensei em “O Dorminhoco” (“Sleeper”), a comédia de ficção científica de Woody Allen de 1973, repleta de mordomos robóticos. Os engenheiros da empresa já haviam construído Neo, mas ele ainda não havia aprendido a andar. Uma versão inicial estava pendurada na parede do laboratório da empresa.

Em 2022, Børnich entrou em uma chamada no Zoom com um pesquisador de IA chamado Eric Jang. Eles nunca haviam se encontrado. Jang, agora com 30 anos, trabalhava em um laboratório de robótica na sede do Google no Vale do Silício, enquanto Børnich, agora com 42 anos, dirigia uma startup na Noruega chamada Halodi Robotics. Um potencial investidor havia pedido a Jang que reunisse informações sobre a Halodi para avaliar se valia a pena investir. Børnich apresentou Eve, algo que ele sonhava em construir desde adolescente, inspirado — como muitos roboticistas — pela ficção científica (sua favorita pessoal: o filme “Blade Runner”, de 1982).

Jang ficou fascinado pela forma como Eve se movia. Ele comparou a chamada no Zoom a uma cena do drama de ficção científica “Westworld”, em que um homem participa de uma festa e fica chocado ao descobrir que todos na sala são robôs. “Eu vi um nível de hardware que eu não achava ser possível”, disse Jang.

O potencial investidor não investiu na Halodi. Mas Jang logo convenceu Børnich a unir forças. Jang fazia parte de uma equipe do Google que ensinava robôs novas habilidades usando sistemas matemáticos chamados redes neurais, que permitem que robôs aprendam a partir de dados que representam tarefas do mundo real. Depois de ver Eve, Jang disse a Børnich que eles deveriam aplicar a mesma técnica aos humanoides.

O resultado foi uma empresa transatlântica que eles renomearam como 1X. A startup, que cresceu para cerca de 200 funcionários, agora conta com mais de US$ 125 milhões em financiamento de investidores, incluindo Tiger Global e OpenAI.

“Todo esse comportamento é aprendido.”

Quando voltei ao laboratório da empresa cerca de seis meses após conhecer Eve, fui recebido por um Neo que já sabia andar. Eles o ensinaram a caminhar inteiramente no mundo digital. Ao simular a física do mundo real em um ambiente semelhante a um videogame, conseguiram treinar uma versão digital do robô para se levantar, equilibrar e, eventualmente, dar passos. Após meses treinando esse robô digital, transferiram tudo o que ele havia aprendido para um humanoide físico.

Se eu entrasse no caminho de Neo, ele parava e desviava de mim. Se eu empurrasse seu peito, ele permanecia de pé. Às vezes, ele tropeçava ou não sabia exatamente o que fazer. Mas ele conseguia andar por uma sala de forma semelhante às pessoas. “Todo esse comportamento é aprendido”, disse Jang, enquanto Neo fazia um som de clique contra o chão a cada passo. “Se o colocarmos em qualquer ambiente, ele deve saber como fazer isso.”

Treinar um robô para realizar tarefas domésticas, no entanto, é uma perspectiva completamente diferente. Como a física envolvida em carregar uma lava-louças ou dobrar roupas é extremamente complexa, a 1X não pode ensinar essas tarefas no mundo virtual. Ela precisa coletar dados dentro de casas reais.

Quando visitei a casa de Børnich um mês depois, Neo começou a ter dificuldades com a porta de aço inoxidável da geladeira. A conexão Wi-Fi do robô havia caído. Mas, assim que o técnico oculto reiniciou o Wi-Fi, ele guiou o robô sem problemas em sua pequena tarefa. Neo me entregou uma garrafa de água. Também observei Neo carregar uma máquina de lavar, agachando-se cuidadosamente para pegar roupas de um cesto de lavanderia. E enquanto Børnich e eu conversávamos fora da cozinha, o robô começou a limpar os balcões. Tudo isso foi feito por controle remoto.

“O que estamos vendendo é mais uma jornada do que um destino”

Ao guiar Neo nas tarefas domésticas, Børnich e sua equipe conseguem coletar dados — utilizando câmeras e outros sensores instalados no próprio robô — que mostram como essas tarefas são realizadas. Em seguida, os engenheiros da 1X podem usar esses dados para expandir e aprimorar as habilidades de Neo.

Assim como o ChatGPT pode aprender a escrever trabalhos acadêmicos analisando textos retirados da internet, um robô pode aprender a limpar janelas identificando padrões em horas de vídeo digital.

Construir um humanoide como o Neo custa aproximadamente o mesmo que fabricar um carro pequeno — dezenas de milhares de dólares.

Para alcançar seu potencial, Neo precisa capturar vídeos do que acontece dentro das casas. Em alguns casos, os técnicos poderão observar o que acontece em tempo real. Essencialmente, este é um robô que aprende enquanto trabalha.

“O que estamos vendendo é mais uma jornada do que um destino”, disse Børnich. “Vai ser um caminho realmente cheio de obstáculos, mas Neo fará coisas que são verdadeiramente úteis.”

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