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ED 057

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A mão que cata o plástico preto que o robô não vê

Em 2011, a ZenRobotics pôs um braço com câmera na esteira de entulho. O triador seguiu ali, catando a embalagem escura que o sensor perde.

Esteira de reciclagem com resíduos misturados, um braço robótico acima e uma luva humana pegando uma bandeja preta.

A garra na esteira, a luva na bandeja

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Em 2011, o pesquisador finlandês Harri Valpola, cofundador da ZenRobotics, viu o primeiro robô da empresa trabalhar numa usina de reciclagem de entulho da SITA, na Finlândia.

A máquina parecia uma ponte rolante pequena montada sobre a esteira. Uma garra descia, prendia um pedaço de madeira, de metal ou de pedra e o jogava na calha certa, sem pausa para o café.

O sistema se chamava ZenRobotics Recycler. Por cima da esteira, câmeras comuns, um sensor de infravermelho próximo (luz invisível que revela do que o material é feito) e um detector de metal alimentavam o software que decidia o que pegar.

Valpola vinha da pesquisa em redes neurais (programas que aprendem por exemplo, sem regra escrita à mão). A aposta da empresa, fundada em Helsinque em 2007, era levar esse aprendizado para o lugar mais sujo da cidade: a usina onde o caminhão despeja o resto das obras.

A triagem de entulho era trabalho manual pesado. Pessoas de luva e máscara ficavam em cabines acima da esteira, tirando com a mão o que não podia seguir para o aterro.

O robô prometia tirar gente do pó, do barulho e do risco de corte. Também prometia constância: a garra não muda de ritmo no fim do turno.

A cabine, no entanto, não esvaziou. Nas usinas que separam embalagem de casa, uma peça segue chegando ao fim da linha sem dono: a bandeja preta de carne, o pote escuro de comida pronta, a tampa negra de garrafa.

O sensor de infravermelho reconhece o tipo de plástico pela luz que ele devolve. O pigmento negro de carbono, usado para tingir essas embalagens, engole essa luz. Para a máquina, a bandeja preta volta sem assinatura nenhuma.

Quem resolve o caso é o triador. Ele vê a peça escura, sente o peso, aperta para saber se racha ou dobra, e decide em segundos.

Logo abaixo está a história de quem ficou na cabine depois da chegada da garra, e de como a mão aprendeu a fazer o que o sensor não faz.

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I A história de quem atravessou

O triador na cabine da esteira

O triador de esteira trabalha em pé, numa plataforma elevada, com o lixo passando na altura da cintura.

A rotina numa usina de reciclagem segue uma ordem fixa. O caminhão despeja a carga, uma pá mecânica alimenta a esteira, peneiras separam o miúdo e ímãs puxam o ferro. Só depois o fluxo chega às mãos.

Cada triador costuma ter uma tarefa estreita. Um pega só papelão, outro só garrafa transparente, outro só o contaminante (o que estragaria o fardo, como fralda, pilha ou sacola presa em papel).

O que ele cata cai num tubo aberto ao seu lado e desce para um contêiner embaixo da plataforma. O que ele deixa passar segue até o fim da linha e, em muitas usinas, acaba no aterro.

O saber do triador é físico. O PET (o plástico de garrafa de refrigerante) estala quando se aperta. O polipropileno (o de pote de margarina) dobra sem quebrar. O poliestireno (o de copinho descartável) racha seco.

O ritmo também é ofício. A esteira não para para quem hesita, então o triador decide com a peça ainda andando, e a mão já busca a próxima enquanto a anterior cai no tubo.

Com a bandeja preta, ele usa as mesmas pistas. O formato diz a origem, a rigidez diz o material e a sujeira diz se vale a pena salvar a peça ou jogar no rejeito.

A garra da ZenRobotics não tirou esse posto. Na usina da SITA, o robô assumiu o entulho grosso e pesado, justamente a parte que mais machucava. A cabine passou a cuidar do resto, com menos carga nas costas.

“É comparativamente fácil fazer computadores mostrarem desempenho de adulto em testes de inteligência ou no jogo de damas, e difícil ou impossível dar a eles as habilidades de uma criança de um ano quando o assunto é percepção e mobilidade.” Hans Moravec, Mind Children, 1988.

O roboticista austríaco descreveu o que ficou conhecido como paradoxo de Moravec (a ideia de que o difícil para a gente é fácil para a máquina, e o contrário). Pegar uma bandeja suja, torta e meio coberta por papelão é tarefa de criança de um ano.

Para o software, ela pede duas habilidades separadas: reconhecer a peça e decidir como agarrá-la. Na garra antiga, um objeto mole ou escorregadio escapava antes da calha.

A ZenRobotics seguiu crescendo e, em 2022, foi comprada pela americana Terex, fabricante de equipamento de construção. Pelo que a empresa divulgou, os robôs trabalham em linhas que ainda têm gente na cabine.

II Radar de Automação

Por que o sensor perde a bandeja escura

O sensor de infravermelho lê o plástico pela luz que volta. A embalagem preta não devolve luz, e a máquina fica sem leitura.

A triagem automática de embalagem se apoia num aparelho óptico. A esteira passa veloz embaixo de uma lâmpada, o sensor lê o espectro (o padrão de cores invisíveis que cada material reflete) e um jato de ar sopra a peça para a calha certa.

Cada polímero (a família química do plástico) tem seu espectro, como uma impressão digital. PET, polipropileno e polietileno saem separados assim, em velocidade que nenhuma mão alcança.

O negro de fumo (pó de carbono usado como corante preto) absorve quase toda essa faixa de luz. A peça chega ao sensor e volta como um buraco no gráfico. Sem assinatura, ela segue reto, para o rejeito.

A visão computacional dos robôs mais novos ajuda em parte. A câmera comum reconhece o formato de uma bandeja preta pela silhueta, mesmo sem saber de que plástico ela é feita.

Formato, porém, não diz a química. Duas bandejas idênticas podem ser de polímeros diferentes, e misturar os dois estraga o fardo vendido para a indústria que vai derreter o material.

O triador tem o mesmo problema e responde com o tato. O aperto e o estalo dão a pista que a luz não deu. Ele erra também, só que erra devagar e corrige na peça seguinte.

Há também a sujeira. Uma bandeja coberta de gordura ou de etiqueta de papel confunde até o sensor que lê bem plástico claro, porque a luz bate primeiro na camada de cima.

A indústria atacou a questão pela origem. Fabricantes de pigmento passaram a vender pretos sem carbono, que o infravermelho consegue ler. Redes de supermercado na Europa trocaram parte das bandejas escuras por cores claras.

Há uma lacuna nos dados. A ZenRobotics e a Terex não publicaram, até onde se sabe, um estudo aberto com o índice de acerto dos robôs com plástico preto contra o do triador. A comparação fica no relato de quem opera as usinas.

Antes: a cabine inteira separava entulho e embalagem com a mão, peça por peça

Depois: robô e sensor levam o volume, e a mão fica com a peça que a luz não lê

Para quem automatiza qualquer processo, o recado se repete. Toda máquina enxerga por um canal. A peça que não aparece naquele canal continua passando, e alguém precisa estar de pé no fim da linha para pegá-la.

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III O movimento de hoje

Ache a sua bandeja preta

O movimento de hoje é mapear, numa folha, o tipo de caso que a sua automação deixa passar reto.

1. Escolha um filtro automático da sua rotina: a regra do email, a triagem de currículos, o classificador de chamados, a conciliação do banco.

2. Durante uma semana, anote cada caso que caiu no lugar errado ou chegou sem classificação ao fim da fila.

3. Junto de cada anotação, escreva por que o filtro não leu o caso: faltou campo, o formato era estranho, o texto veio em imagem.

4. Agrupe os motivos e veja qual deles se repete mais. Esse grupo é a sua bandeja preta.

A objeção é justa: o filtro existe para ninguém ficar olhando caso por caso. A ZenRobotics provou que a máquina leva o volume grosso, e a usina ganhou com ela.

Só que a usina também manteve a cabine, e por um motivo concreto. A peça que o sensor não lê não desaparece, ela se acumula no fim da esteira.

Repare também no custo de cada caso que passou reto. Um chamado mal classificado espera dias na fila errada; uma nota fiscal sem leitura atrasa o fechamento do mês. O peso de cada grupo diz onde mexer primeiro.

Com a lista na mão, há dois caminhos. Pode-se mudar a origem, como fez quem trocou o pigmento: pedir o dado num formato que o filtro entende.

Ou pode-se manter uma pessoa no fim da fila, com tempo reservado para os casos escuros, e aceitar o custo dela.

Harri Valpola e a ZenRobotics puseram uma garra que aprende sobre a esteira de entulho. Na cabine, o triador seguiu apertando a bandeja preta para saber de que ela era feita.

Recalcular a rota começa pela folha desta semana. Corrigir a origem e fazer o caso escuro chegar legível para a máquina, ou pagar a mão no fim da fila e aceitar que ela cansa e custa. As duas saídas estão acima.

“Trocar o pigmento ou manter a mão na esteira?”