Automação: robô inspirado em movimentos humanos avança no processamento de frangos

Pesquisadores da Universidade do Arkansas desenvolveram um sistema robótico inovador voltado à automação do processo de recolocação de aves na linha de processamento. A tecnologia, baseada na imitação de movimentos humanos, surge como alternativa para uma das etapas mais desafiadoras de automatizar na indústria de frangos.

O projeto é liderado por Dongyi Wang, professor de engenharia biológica e agrícola vinculado à Estação Experimental Agrícola do Arkansas, e utiliza dados de movimentação humana para treinar o robô. A proposta permite que o sistema aprenda diretamente com a execução de operadores, adaptando-se de forma mais eficiente às variações naturais das carcaças.

Aprendizado por imitação amplia capacidade de adaptação na linha de produção

Diferentemente das soluções convencionais, que dependem de padrões fixos e assumem uniformidade no tamanho e formato das aves, o novo sistema adota um modelo de aprendizado por imitação. Essa abordagem permite respostas mais dinâmicas às variações presentes na linha de processamento, aproximando o desempenho robótico da tomada de decisão humana.

Segundo os pesquisadores, o sistema dispensa o uso de tabelas pré-programadas com movimentos específicos para diferentes perfis de aves. Em vez disso, o robô interpreta os dados captados e ajusta suas ações em tempo real, replicando a capacidade adaptativa de trabalhadores experientes.

Para viabilizar o manuseio adequado, foi desenvolvida uma garra personalizada de duas mandíbulas, denominada ChicGrasp, projetada para reproduzir a preensão manual na região das coxas do frango. O dispositivo contribui para maior precisão e estabilidade durante a operação de reposicionamento.

Foco em saúde ocupacional impulsiona adoção de soluções robóticas

A crescente demanda por automação no processamento de frangos também está associada a questões de saúde e segurança no trabalho. A atividade de manuseio e reposicionamento de aves ocorre, frequentemente, em ambientes de baixa temperatura e com alta repetitividade, o que aumenta o risco de lesões musculoesqueléticas em jornadas prolongadas.

Nesse contexto, a proposta da equipe não é substituir a mão de obra humana, mas atuar de forma complementar, reduzindo o desgaste físico dos trabalhadores e promovendo condições mais adequadas de operação nos frigoríficos.

Desafios técnicos ainda limitam aplicação em escala industrial

Apesar dos avanços, a tecnologia ainda enfrenta barreiras para sua adoção comercial. O principal desafio identificado é a velocidade de operação, atualmente cerca de dez vezes inferior ao necessário para atender às exigências de linhas industriais de alta capacidade.

Para acelerar o desenvolvimento, os pesquisadores disponibilizaram o código do sistema em formato aberto, permitindo que empresas do setor contribuam com melhorias e adaptem a solução a robôs industriais mais robustos. Paralelamente, a equipe trabalha na evolução dos algoritmos de aprendizado e na integração do sistema com esteiras em movimento, condição essencial para aplicação em ambientes reais de processamento.

Os resultados iniciais foram publicados na revista Advanced Robotics AI, consolidando a proposta como um avanço promissor na automação da avicultura, com potencial para elevar padrões de eficiência operacional e segurança no processamento de frangos.

Referência: WATTAgnet