• Cercetătorii de la MIT (CSAIL și LIDS) au dezvoltat un cadru de control care permite roboților moi să se îndoaie și să atingă obiecte/oameni fără să depășească limite de forță sigură
• Sistemul folosește instrumente matematice avansate: High-Order Control Barrier Functions (HOCBF) pentru siguranță și High-Order Control Lyapunov Functions (HOCLF) pentru a atinge obiectivele de mișcare
• Controlul este „contact-aware”: nu evită contactul, ci îl gestionează intenționat și sigur pe toată suprafața robotului
• Echipa a integrat un model fizic diferențiabil al deformării (PCS) și un algoritm conservator de distanță la obstacole (DCSAT) pentru reacție în timp real
• Lucrarea a fost publicată în 2025 în IEEE Robotics and Automation Letters, cu cod disponibil public, pentru a accelera adoptarea în industrie și cercetare

Imaginează-ți un braț robotic care poate încolăci un ciorchine de struguri fără să-l zdrobească, sau care îți poate sprijini cotul la recuperare medicală fără să-ți lase vânătăi. Asta e miza roboților moi: mașini construite din materiale flexibile, care se comportă mai aproape de corpul uman decât de un utilaj industrial.

Doar că, odată ce le dai flexibilitate, pierzi predictibilitatea. La un robot rigid, dacă știi unghiul articulației, cam știi și unde ajunge. La un robot moale, fiecare mică îndoitură schimbă distribuția forțelor în tot corpul. Iar când roboții devin mai rapizi și mai puternici — ceea ce vrem, dacă trebuie să ridice obiecte sau să lucreze eficient — apare riscul să împingă prea tare fără să-și „dea seama”.

Ce s-a întâmplat: MIT le-a pus roboților o „conștiință” de siguranță

Echipa MIT a creat un sistem de control numit „contact-aware safety”. Pe românește: robotul nu mai tratează atingerea ca pe un accident, ci ca pe un instrument de lucru — dar cu reguli stricte de siguranță.

Asta schimbă filozofia clasică. Roboții industriali rigizi sunt programați să stea departe de oameni și de mediu: „nu atinge nimic ca să nu faci rău”. Roboții moi, prin definiție, trebuie să atingă. Așa că MIT îi învață să atingă corect: să simtă când forța crește și să se oprească înainte să devină periculoasă.

Cum funcționează (fără să te pierzi în ecuații)

Cadrul are două „motoare” matematice:

• HOCBF (funcții barieră de ordin înalt) — sunt gardurile invizibile. Ele definesc ce înseamnă „sigur”: cât e voie să apese robotul, cât de repede să împingă, cât se poate deforma într-un context dat. Dacă traiectoria îi iese din gard, sistemul o corectează imediat. Ordinul înalt e important pentru că ține cont de inerție și dinamică, deci robotul frânează din timp, nu după ce a apăsat deja prea tare.
• HOCLF (funcții Lyapunov de ordin înalt) — sunt pedala de accelerație inteligentă. Ele îl împing pe robot către obiectiv (să prindă, să urmeze un contur, să manipuleze ceva fragil), dar fără să-l lase să depășească limitele impuse de HOCBF.

Dacă vrei o analogie: HOCBF e părintele care spune „până aici e sigur”, HOCLF e copilul ambițios care vrea să-și termine treaba repede. Controlerul MIT îi ține pe amândoi în aceeași propoziție.

„Știe ce face corpul lui”: PCS și DCSAT

Pentru ca barierele și obiectivele să nu fie doar teorie, robotul trebuie să-și poată prezice propriul corp. De asta echipa folosește:

• PCS (Piecewise Cosserat-Segment) — un model fizic care estimează cum se curbează și unde apar tensiuni într-un braț moale. Este implementat diferențiabil, adică sistemul poate calcula rapid „dacă fac asta, unde se duce și ce forță apare”.
• DCSAT — un algoritm care măsoară distanțele față de obstacole în mod conservator. Conservator înseamnă că preferă să supraestimeze contactul (mai bine prea precaut) decât să subestimeze și să lase robotul să apese periculos.

Împreună, astea îi dau robotului ceva ce noi avem natural: simțul limitei și anticiparea contactului.

Cum s-a desfășurat testarea și ce a ieșit la final

Cadrul a fost testat pe un braț robotic continuu (gen „tentacul”), în scenarii unde roboții moi de obicei greșesc:

• apăsare controlată pe suprafețe elastice fără overshoot;
• urmărirea conturului unui obiect curbat fără să alunece;
• manipularea de obiecte fragile lângă un om, reacționând la atingeri neașteptate fără să depășească forța sigură.

Rezultatul nu e doar „a mers”. E mai interesant: robotul se mișcă fluid, natural, pare că „are grijă” ce face. Dar grija nu e emoțională — e o garanție matematică.

De ce contează: roboți buni la oameni, nu doar la șuruburi

Impactul real e în zonele unde rigiditatea sperie sau chiar rănește:

• sănătate: asistență la chirurgie, recuperare, îngrijire;
• industrie: manipularea alimentelor, echipamentelor fragile, producție colaborativă;
• acasă: ajutor pentru vârstnici sau copii, unde încrederea și siguranța sunt obligatorii, nu opționale.

Lucrarea a apărut în IEEE Robotics and Automation Letters în 2025, iar echipa a publicat și codul sursă, ceea ce sugerează că nu vor să rămână în demo-uri frumoase, ci să împingă tehnologia spre produse reale.

În esență, MIT nu doar întărește roboții moi, ci le dă o lecție de bun-simț fizic: poți fi flexibil, poți fi puternic, dar trebuie să știi exact unde se termină siguranța. Iar în lumea reală, asta e diferența dintre un gadget impresionant și un partener de încredere.

Citește și

• Musk vrea AI pe orbită și un „buton de luminozitate” pentru Soare. Astronomii spun: stop, puneți reguli
• Consiliul European investește 4 milioane de euro pentru a studia inteligența găinilor
• Realitatea virtuală devine simulator de tentații. Terapia VR care te ține sobru de sărbători