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Startups iniciam testes residenciais de robôs humanoides nos EUA: a 1X, com o Neo, e a Sunday Robotics, com o Memo, coletando dados de tarefas domésticas.
Duas startups de robótica planejam iniciar testes de robôs humanoides dentro de residências nos Estados Unidos, um passo importante na tentativa de tirar essas máquinas dos laboratórios e aproximá-las do dia a dia das pessoas. A 1X, com seu robô Neo, e a Sunday Robotics, com o Memo, buscam coletar dados do mundo real para tornar os equipamentos mais capazes.
O objetivo declarado é ensinar os robôs a executar tarefas domésticas comuns, como dobrar roupas ou esvaziar a máquina de lavar louça. Atividades que parecem triviais para humanos representam enormes desafios para máquinas, por envolverem ambientes desorganizados, objetos variados e situações imprevisíveis.
Treinar robôs apenas em ambientes controlados tem limites. Casas de verdade são bagunçadas, cheias de exceções e de contextos que não se repetem. Ao operar nesses cenários, os robôs geram dados valiosos que alimentam os algoritmos e ajudam a melhorar a capacidade de perceber o ambiente, planejar movimentos e manipular objetos com segurança.
Essa estratégia de aprendizado baseado em dados do mundo real é vista como uma das chaves para viabilizar a chamada 'IA física', em que modelos de inteligência artificial controlam corpos capazes de agir no espaço. A promessa é a de robôs de uso geral que, com o tempo, aprendem novas tarefas em vez de serem programados para cada uma.
Ainda há um longo caminho até que humanoides sejam úteis e acessíveis para o consumidor comum. Questões de custo, segurança, privacidade e confiabilidade precisam ser resolvidas antes de qualquer adoção em massa. Ter máquinas autônomas circulando em ambientes domésticos levanta também debates sobre a coleta de dados dentro de casa.
Ainda assim, os testes residenciais marcam uma transição relevante no setor. Depois de anos de demonstrações em vídeo, empresas começam a expor seus robôs à complexidade da vida real, etapa considerada indispensável para separar protótipos promissores de produtos efetivamente viáveis.
Fonte: Semiconductor Engineering
Redação Rede Global de Comunicação — 2026-07-10