A era dos robôs humanoides deixou de ser apenas uma demonstração tecnológica e começa a avançar para ambientes reais de produção. A ASUS revelou o Gallop, seu primeiro robô humanoide desenvolvido para aplicações industriais, com foco em inteligência artificial física (Physical AI) e automação de tarefas em fábricas. A tecnologia está sendo testada em uma unidade de manufatura eletrônica da própria companhia, onde aprende a executar atividades de montagem e embalagem em uma estação criada originalmente para trabalhadores humanos.
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Diferentemente de robôs apresentados apenas em vídeos demonstrativos, o objetivo da ASUS é validar se um humanoide consegue executar tarefas repetitivas dentro dos padrões exigidos por uma operação industrial, com qualidade, velocidade e adaptação a diferentes situações.
Gallop aprende tarefas reais dentro de uma fábrica
O primeiro desafio do Gallop está relacionado à embalagem de acessórios de placas-mãe em uma fábrica de manufatura eletrônica (EMS) ligada à ASUS. A estação possui 15 componentes pequenos, muitos deles armazenados em embalagens plásticas finas e transparentes, um tipo de tarefa considerado complexo para sistemas tradicionais de automação devido à variação de formatos e materiais.
A ASUS estabeleceu como meta que o robô alcance uma taxa de sucesso de 99,5% na execução da atividade em até 20 segundos por placa, tempo semelhante ao utilizado como referência para trabalhadores humanos.
O treinamento do Gallop combina diferentes métodos de aprendizado. Trabalhadores experientes ensinam o robô por meio da observação de suas atividades, utilizando câmeras acopladas para registrar os movimentos. Depois, o sistema pratica em simulações e recebe orientações por realidade virtual para aperfeiçoar a execução das tarefas no mesmo ambiente e com os mesmos componentes utilizados na linha real.
A inteligência artificial por trás do robô humanoide
O Gallop foi desenvolvido com uma arquitetura de inteligência artificial dividida em quatro camadas. O primeiro nível interpreta o ambiente e planeja as ações necessárias para executar uma tarefa. Uma segunda camada de supervisão acompanha cada etapa e pode ajustar o plano caso algo saia do esperado. As demais camadas são responsáveis pelas habilidades motoras, como alcançar, segurar e posicionar objetos, além do controle preciso dos movimentos dos braços e mãos.
Segundo a ASUS, essa estrutura permite substituir modelos de inteligência artificial por versões mais avançadas sem reconstruir todo o robô, facilitando a evolução contínua da tecnologia. O sistema roda em um computador NVIDIA Jetson AGX Thor integrado ao equipamento.
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Robô humanoide usa IA para trabalhar em ambientes criados para pessoas
Um dos principais argumentos da ASUS para apostar em robôs humanoides é que grande parte das fábricas atuais já foi projetada considerando a presença humana. Bancadas, ferramentas e espaços de trabalho seguem padrões adaptados para pessoas, o que permite que robôs com formato semelhante possam assumir determinadas funções sem exigir uma grande reformulação da infraestrutura.
A empresa afirma que o Gallop não foi criado para substituir trabalhadores, mas para assumir atividades repetitivas e fisicamente desgastantes, permitindo que profissionais migrem para funções relacionadas à configuração, supervisão e melhoria dos sistemas robóticos.
ASUS prepara expansão para clientes e novos mercados
O programa Gallop começou em 2026 e a ASUS planeja ampliar as capacidades do robô nos próximos anos. Entre os próximos passos estão a inclusão de uma mão robótica própria com sensores de toque, uma versão móvel sobre rodas e apresentações para potenciais clientes durante a Computex 2027.
A companhia prevê iniciar projetos-piloto com clientes em 2027, enquanto a disponibilidade comercial está planejada para o segundo semestre de 2028. Inicialmente, o foco será a indústria eletrônica, mas a ASUS também avalia aplicações futuras em hospitais e ambientes de serviços.
O avanço do Gallop mostra uma mudança importante no mercado de inteligência artificial: a próxima disputa tecnológica não estará apenas nos modelos capazes de gerar textos e imagens, mas também em sistemas capazes de perceber o mundo físico, tomar decisões e executar tarefas no ambiente real.
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