Para atender às novas necessidades das lojas online, o Autolab da Universidade de Berkeley, na Califórnia, desenvolveu uma série de algoritmos para permitir a robôs ambidestros identificarem um objeto e escolherem o braço apropriado para manipularem a encomenda escolhida. Conforme explica Jeff Mahler, autor principal da pesquisa publicada no jornal científico Science Robotics, “uma ventosa não consegue agarrar um objeto poroso como roupa e uma pinça pode não conseguir dar a volta a um objeto de grandes dimensões. Os robôs ambidestros oferecem mais diversidade”.
Atualmente, os robôs utilizados nos armazéns de comércio online usam ventosas para agarrar objetos sem os danificar, mas a próxima geração de robôs terá que ser construída com uma variedade de braços diferentes. O algoritmo programado pelo Autolab de Berkeley vai funcionar num sistema de “recompensa”, em que o robô aprende qual o braço apropriado para um objeto quanto mais vezes fizer a escolha correta. Assim, passará a fazer a escolha mais depressa sempre que acertar. Nos testes realizados na universidade, o sistema conseguiu acertar em 95 por cento dos casos, apanhando 300 objetos por hora.
