Robôs já conseguem fazer 74% das tarefas físicas, e IA acelera avanço para o mundo real

Estudo mostra até onde as máquinas conseguem substituir atividades humanas hoje, enquanto novo modelo chinês avança sobre uma das principais barreiras da robótica: interpretar o ambiente e adaptar movimentos

De carregar mercadorias em armazéns a dirigir veículos, os robôs já conseguem executar 74% das tarefas físicas realizadas por trabalhadores nos Estados Unidos em algum tipo de ambiente, uma capacidade que alcança atividades equivalentes a 34% de todas as horas de trabalho no país. A presença dessas máquinas ainda está concentrada principalmente em espaços preparados ou estruturados, mas o avanço da inteligência artificial começa a atacar justamente essa limitação, permitindo que robôs interpretem o ambiente, manipulem objetos e adaptem seus movimentos diante de diferentes situações.

O cenário aparece em um estudo publicado pela Anthropic em 30 de setembro, que analisou cerca de 19 mil tarefas associadas a aproximadamente 900 ocupações nos Estados Unidos para medir quanto do trabalho físico já está exposto à automação por robôs. Apesar do alcance tecnológico, a pesquisa mostra que existe uma diferença considerável entre uma máquina ser capaz de executar determinada atividade e conseguir realizá-la em ambientes variados, com autonomia e a um custo competitivo com o trabalho humano.

Atualmente, metade das tarefas físicas analisadas pode ser realizada por robôs em ambientes construídos especificamente para eles, como determinadas linhas industriais. Outros 22% podem ser executados em espaços estruturados compartilhados com trabalhadores, como armazéns logísticos e hospitais. Apenas 2%, porém, já podem ser feitos em ambientes não estruturados, como vias urbanas, onde as máquinas precisam lidar com condições menos previsíveis.

É justamente sobre essa dificuldade de adaptação que uma nova geração de inteligência artificial começa a avançar. Na China, o Maxwell, desenvolvido pelo Institute of Artificial Intelligence for Industries, ligado à Academia Chinesa de Ciências (CAS), alcançou a maior pontuação já registrada no Meta-World, benchmark utilizado para avaliar a capacidade de sistemas robóticos de compreender espaços e executar tarefas físicas.

Segundo o South China Morning Post (SCMP), o Maxwell marcou 91,9 pontos e superou o FabriVLA, desenvolvido pela chinesa Youibot, com 90, e o SUREFlow, criado por pesquisadores da Universidade Nacional de Kyungpook, na Coreia do Sul, com 88,3.

O Meta-World foi desenvolvido por pesquisadores da Universidade Stanford, da Universidade da Califórnia em Berkeley e de outras instituições e reúne 50 tarefas, entre elas agarrar e transportar objetos, abrir portas e operar gavetas.

Para completar esses testes, não basta repetir movimentos previamente programados. O modelo precisa compreender a posição dos objetos, identificar o destino, organizar uma sequência de ações, como se aproximar, agarrar e movimentar, e corrigir os próprios movimentos conforme ocorre o contato com o ambiente.

Além do recorde no benchmark, o Maxwell conseguiu executar mais de 200 tarefas sem necessidade de ajustes adicionais. Nas demonstrações, o sistema movimentou objetos, abriu portas e gavetas e operou diferentes recipientes. Em outro ambiente de simulação, o LIBERO, registrou taxa de sucesso de 99,1% em atividades compostas por várias etapas, como ligar um fogão e colocar uma chaleira sobre ele, posicionar uma xícara dentro de um micro-ondas e guardar objetos em caixas e gavetas.

Esses avanços atacam um dos principais obstáculos identificados pela pesquisa sobre automação física. Limitações de capacidade ainda dificultam a adoção de robôs em cerca de 70% das tarefas físicas analisadas, enquanto a manipulação aparece como um dos maiores gargalos: metade das atividades dependeria de máquinas mais habilidosas para tocar, segurar e manusear objetos.

A evolução tecnológica, porém, não significa que a substituição do trabalho humano ocorrerá no mesmo ritmo. Embora os robôs já sejam capazes de realizar atividades equivalentes a 34% de todas as horas de trabalho analisadas, eles são competitivos em custo com trabalhadores em apenas 0,3% das tarefas atualmente. Mantido o ritmo histórico de redução dos preços, seriam necessários cerca de 40 anos para que essa participação chegasse a 10%.

O Maxwell também foi projetado para reduzir exigências de infraestrutura. Com 1 bilhão de parâmetros, permite inferência em uma única placa e processamento próximo ao próprio equipamento, diminuindo a necessidade de enviar continuamente os dados para uma estrutura centralizada em nuvem.

A China não está sozinha nessa corrida, embora empresas do país estejam avançando em diferentes frentes. Em setembro, a Unitree Robotics disponibilizou um modelo de 6 bilhões de parâmetros capaz de controlar robôs em mais de 60 tarefas, entre elas organizar sapatos, limpar uma cozinha, arrumar utensílios, lavar roupas, fazer camas e retirar alimentos de um micro-ondas.

A distância entre demonstrações tecnológicas e adoção em larga escala, portanto, continua significativa. Os resultados do Maxwell foram obtidos em ambientes de simulação, enquanto custo, capacidade de manipulação, regulamentação e adaptação a situações imprevisíveis ainda restringem o uso de robôs em diferentes atividades. Ao mesmo tempo, os dados mostram que a discussão já não se limita ao que essas máquinas poderão fazer no futuro, mas passa também pelo volume de trabalho físico que elas tecnicamente conseguem executar hoje.