Eka Robotics levanta US$150 mi e lança robô que supera humanos

Tecnologia

Startup alcança avaliação bilionária e revoluciona a manipulação robótica com inovação sensível à força.

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A Eka Robotics, startup sediada nos Estados Unidos e fundada pelo professor do MIT Pulkit Agrawal e pelo ex-pesquisador do Google DeepMind Tuomas Haarnoja, anunciou nesta semana uma rodada Série A de US$ 150 milhões e, junto com o aporte que a avalia em US$ 1,45 bilhão, revelou um sistema robótico capaz de manipular objetos com desempenho superior ao humano em tarefas específicas.

Robô manipula 1.500 objetos por hora com mais de 95% de acerto

No centro da tecnologia da Eka está uma garra sensível à força acoplada a um modelo de inteligência artificial que integra visão, força e ação. Em demonstrações recentes, o braço robótico foi capaz de manipular cerca de 1.500 objetos por hora, de até 1 quilo cada, com taxa de sucesso superior a 95%, número que supera em muito o rendimento médio de um operador humano em tarefas de separação e organização de itens.

O robô ajusta em tempo real a pressão e a trajetória do movimento ao sentir o contato com cada peça, evitando esmagar itens frágeis — como uma framboesa usada em testes — e repetindo a tentativa até conseguir uma pegada segura. Segundo a empresa, o mesmo modelo consegue lidar com uma grande variedade de formatos e materiais sem necessidade de re-treinamento sempre que um novo objeto entra em cena.

A rodada de US$ 150 milhões foi liderada pelos fundos a16z e F-Prime. Com o investimento, a Eka passa a integrar o grupo de unicórnios de robótica, reforçando a aposta de capital de risco em uma nova geração de sistemas físicos guiados por IA.

Como funciona o modelo visão-força-ação

Ao contrário da linha dominante na robótica de IA, baseada em modelos de visão-linguagem-ação, a Eka adotou uma arquitetura que combina visão, sensores de força e controle de movimento. A ideia é que o robô não dependa apenas de “ver” o objeto, mas sinta com precisão o momento do toque e o quanto pode apertar sem danificar o que está manipulando.

“A visão indica aproximadamente onde o objeto está, mas a busca e o agarrar reais acontecem através das forças”, resume Pulkit Agrawal, cofundador da Eka Robotics. Para isso, a empresa projetou uma mão robótica flexível, com múltiplos sensores de força distribuídos, capaz de reagir instantaneamente ao menor contato.

O aprendizado do sistema é feito majoritariamente em simulações físicas em larga escala. A equipe modela no computador as forças envolvidas em diferentes tipos de pegada e interações, criando um ambiente de aprendizado por reforço em que o robô virtual tenta, erra e corrige milhões de vezes antes de ir para a fábrica. Segundo a empresa, é possível gerar milhares de horas de “experiência” em questão de minutos, permitindo que o modelo vá além das demonstrações humanas usadas como exemplo inicial.

Esse ciclo massivo de tentativa e erro em simulação é o que, na visão dos fundadores, permite ao robô ultrapassar os limites de técnicas tradicionais que dependem apenas de dados gravados em vídeo ou de operadores treinando a máquina fisicamente.

Especialistas falam em desempenho super-humano

A combinação de velocidade, precisão e adaptabilidade chamou a atenção de investidores e pesquisadores de robótica. Raghu Raguram, general partner da a16z que participou da rodada, diz ver um salto de patamar na manipulação física por máquinas. “Eles já estão superando o desempenho humano para certas tarefas, e acreditamos que nos próximos meses haverá desempenho super-humano em muitas tarefas de manipulação dexterosa”, afirma.

Kris Hauser, professor da Universidade de Illinois Urbana-Champaign, descreve as demonstrações como um marco em relação a outros projetos recentes que acompanhou. “O robô da Eka foi capaz de se adaptar a um grande número de objetos diferentes sem re-treinamento”, diz. Para ele, há um “fator wow” associado ao comportamento do sistema, que insiste e ajusta a pegada até ter êxito. “Eka está ultrapassando qualquer tipo de demonstração que lhe é dada”, completa.

Um robótico de um laboratório avançado, que prefere não ser identificado por atuar em uma instituição de ponta, relata uma reação quase física ao ver o equipamento em ação: “A experiência de um robô grande e pesado se aproximando do meu braço e depois desacelerando na hora certa para tocar suavemente é uma sensação que ainda carrego no corpo”. Ele compara o impacto emocional do que viu à conquista da locomoção confiável em robôs com pernas, considerada uma revolução recente na área.

Entenda o contexto

Apesar de anos de pesquisa e investimentos bilionários em deep learning, robôs industriais modernos ainda tropeçam em tarefas que envolvem objetos variados, frágeis ou posicionados de forma imprevisível. A maior parte das soluções de automação é altamente especializada: funciona muito bem para um conjunto restrito de peças e cenários, mas exige ajustes caros e demorados quando muda o produto ou a linha de produção.

A proposta da Eka é justamente reduzir esse “calcanhar de Aquiles” da robótica, conhecido no meio como o “problema do último milímetro”: a parte crítica do movimento em que o robô precisa se alinhar com perfeição e aplicar a força exata para pegar algo sem deixar cair nem quebrar. Ao trazer a força e o toque para o centro do modelo de IA, a empresa tenta encurtar a distância entre o que funciona em laboratório e o que aguenta a rotina de uma fábrica, de um centro de distribuição ou de uma lavoura automatizada.

Impacto na indústria e no trabalho

Na prática, um sistema capaz de manipular 1.500 objetos por hora, com mais de 95% de acerto e sem ajustes finos a cada mudança de item, interessa diretamente a setores como manufatura de componentes, logística, agricultura de alto valor agregado e até saúde, em tarefas de separação e preparação de materiais. Linhas que hoje dependem de operadores humanos para lidar com peças pequenas ou produtos delicados podem ganhar em produtividade, reduzir danos por erro de manuseio e cortar custos operacionais.

Ao mesmo tempo, a automação de tarefas repetitivas de manipulação tende a pressionar empregos voltados a atividades manuais simples, abrindo uma frente de discussão sobre requalificação profissional. A expectativa de investidores e especialistas é que surjam novas funções ligadas à programação, supervisão, manutenção e integração desses robôs a fluxos de trabalho complexos, enquanto parte do trabalho puramente braçal perde espaço.

Para o campo de pesquisa em robótica, o avanço da Eka reforça a tese de que a próxima geração de sistemas físicos inteligentes passará por modelos que representem melhor o contato, o peso e a textura do mundo real, e não apenas o que é visto por câmeras. A tendência é que outras equipes adotem estratégias parecidas, combinando simulação física em larga escala e aprendizado por reforço para atacar problemas ainda em aberto, como montagem fina, manipulação de cabos e tubos e tarefas assistenciais em ambientes hospitalares.

Próximos passos da Eka Robotics

Com o caixa reforçado pela Série A e a chancela de investidores de peso, a Eka planeja acelerar a aplicação comercial da tecnologia. A empresa já mantém pilotos com clientes industriais em atividades como pick-and-place — pegar, organizar e posicionar itens — e manipulação de fios, consideradas portas de entrada para validar o sistema em ambiente real.

O desafio agora é provar que o robô consegue operar em linhas de produção por longos períodos, sem falhas frequentes e sem custos proibitivos de manutenção. A própria empresa aponta a durabilidade da garra como uma das metas de engenharia: o hardware atual, que custa menos de US$ 1.000 por unidade, é avaliado para milhões de ciclos de uso, e o objetivo é alcançar patamares equivalentes aos de braços robóticos industriais tradicionais.

À medida que demonstrações controladas derem lugar a instalações em escala, a expectativa é de aumento no interesse de fundos de investimento e na formação de parcerias com grandes fabricantes e operadores logísticos. Se conseguir comprovar em chão de fábrica o que já mostra em laboratório, a Eka pode acelerar a adoção de robôs mais adaptativos e sensíveis em diferentes setores da economia, ao mesmo tempo em que alimenta o debate sobre o impacto social de uma automação cada vez mais próxima da destreza humana.

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