A evolução da inteligência artificial (IA) está cada vez mais próxima de transformar a maneira como vivemos em casa. Pesquisadores e empresas de tecnologia estão utilizando o aprendizado de máquina, uma vertente da IA, para treinar robôs capazes de realizar tarefas domésticas, como cozinhar, limpar e organizar ambientes. Em 25 de fevereiro de 2025, esse campo de inovação ganha destaque com avanços que prometem levar assistentes robóticos ao cotidiano das famílias, reduzindo o tempo gasto em afazeres e oferecendo soluções práticas para o dia a dia.
Um dos projetos mais notáveis vem da Toyota, que está desenvolvendo robôs que aprendem a executar tarefas ao observar humanos. Em parceria com a Universidade de Stanford, a montadora japonesa utiliza uma técnica chamada “política de difusão”, semelhante à usada em geradores de imagens por IA, para ensinar robôs a decidir ações em frações de segundo. Esses robôs são treinados para tarefas como varrer o chão ou arrumar a cozinha, combinando modelos de linguagem avançados — como os que alimentam o ChatGPT — com dados visuais. A ideia é que, no futuro, eles possam aprender assistindo a vídeos no YouTube, transformando a plataforma em um recurso de treinamento acessível e escalável.
Outro exemplo vem da Universidade de Stanford, onde o robô Mobile ALOHA foi projetado para realizar atividades complexas, como preparar uma refeição de três pratos ou limpar derramamentos. Utilizando aprendizado por imitação, o robô é guiado por humanos em cerca de 50 demonstrações por tarefa, permitindo que ele replique ações com precisão. Embora ainda esteja em fase de protótipo e custe dezenas de milhares de dólares, o Mobile ALOHA demonstra o potencial de robôs domésticos que vão além de aspiradores automatizados, como o Roomba, e podem interagir com objetos de forma mais dinâmica.
A startup americana 1X também está na corrida para trazer robôs ao lar. Seu modelo Neo, um robô humanoide, foi treinado para carregar a máquina de lavar louça e abrir portas, usando aprendizado de máquina para adaptar-se a diferentes ambientes. Já a DeepMind, divisão de IA do Google, apresentou avanços em robôs que entendem tarefas complexas, como organizar gavetas ou mover itens, graças a modelos de linguagem combinados com dados sensoriais. Essas iniciativas mostram como a IA está superando o desafio de coletar dados físicos, algo mais complicado do que treinar modelos de texto com informações da internet.
Apesar do progresso, há obstáculos. Robôs ainda enfrentam dificuldades em ambientes imprevisíveis, como casas bagunçadas, e precisam de grandes quantidades de dados para aprender novas tarefas. Pesquisadores do MIT, por exemplo, desenvolveram o sistema PIGINet, que reduz o tempo de planejamento de tarefas em 50% a 80%, treinando robôs com apenas 300 a 500 exemplos. Isso é crucial para torná-los mais eficientes fora de laboratórios controlados. Além disso, a segurança é uma preocupação: robôs devem ser programados para evitar acidentes, como quebrar objetos ou executar ações perigosas vistas em vídeos aleatórios.
O impacto social dessa tecnologia também é significativo. Um estudo da Universidade de Oxford prevê que até 40% das tarefas domésticas podem ser automatizadas na próxima década, liberando tempo especialmente para mulheres, que historicamente carregam a maior parte do trabalho doméstico. Empresas como Amazon e Tesla, esta última com seu Tesla Bot, estão investindo pesado nesse mercado, apostando que robôs acessíveis estarão nas casas até o final da década. Elon Musk já sugeriu um preço de US$ 20 mil para seu robô, inicialmente voltado para fábricas, mas com potencial doméstico.
Para que isso se torne realidade, os custos precisam diminuir e os robôs devem ganhar autonomia. Projetos como o Dobb-E, da Universidade de Nova York, mostram que é possível ensinar tarefas simples, como abrir um eletrodoméstico, em apenas 20 minutos, usando dados coletados em casas reais. Essa abordagem colaborativa e de código aberto pode acelerar o desenvolvimento. Enquanto isso, o sonho de ter um assistente robótico confiável para lavar louça ou dobrar roupas está mais próximo do que nunca, graças ao aprendizado de máquina.
Fontes: WIRED, MIT News, Stanford Robotics Center, TechCrunch, IEEE Spectrum