Matéria do G1 comenta vitória de equipe liderada por pesquisador do CEPID BRAINN. “Objetivo da competição era que robôs vestissem uma camisa em um manequim real. Equipe campineira conseguiu vestir um braço e o pescoço do modelo.”

Publicado originalmente no website do G1 Campinas

Uma equipe de pesquisadores do Advanced Robotics Laboratory (AdRoLab) da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) conquistou o 1º lugar no PhyRC Challenge, uma disputa internacional de robótica assistiva organizada pelo EmPRISE Lab, laboratório da Universidade Cornell, nos Estados Unidos.

Robótica assistiva é a área que usa robôs para auxiliar pessoas com algum tipo de limitação em tarefas rotineiras.

O objetivo da competição era que os robôs vestissem uma camisa em um manequim real. O robô da equipe de Campinas (SP) conseguiu vestir um braço e o pescoço do modelo.

Além de ser a primeira vez que uma equipe da universidade campineira concorre ao prêmio, entre os participantes, o grupo era a único representante de um país do Sul Global. Universidades como as de Stanford, de Yale e de Cambridge também participaram da competição.

A competição

➡️ Disputado por 56 universidades de 17 países, a competição teve início em agosto de 2024 e teve duas etapas:

1. A primeira consistiu em uma simulação virtual do processo de vestir um jaleco em um manequim usando apenas um manipulador robótico.
2. Já a segunda propôs o desafio de vestir uma camisa em um manequim real durante a IEEE – International Conference on Robotics and Automation 2025, evento internacional na área de robótica, realizado em maio deste ano nos Estados Unidos.

Na primeira fase, a equipe da Unicamp explorou técnicas atuais de aprendizado de máquina (mais conhecido como “machine learning”), sem sucesso. A solução foi apostar em uma proposta híbrida, mesclando a robótica moderna baseada em inteligência artificial (IA) e a metodologia robótica anterior, baseada em modelos matemáticos, por meio do Modelo de Mistura Gaussiana (MMG).

A diferença está no treinamento do robô para executar a tarefa. Enquanto a IA exige um grande volume de dados, bastaram cinco demonstrações para o robô ser capaz de realizar a ação por meio do MMG.

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