O robô em questão foi batizado de Tossing Bot. Numa tradução literal, seria mesmo robô arremessador. O que pode parecer um gesto simples para humanos é um desafio gigantesco para um robô: pegar um objeto, mirar num alvo e acertar no arremesso. Várias coisas chamam a atenção aqui. A primeira é que o Tossingbot já consegue ser mais preciso que humanos fazendo a mesma coisa. A segunda é que o Google conseguiu essa façanha apostando em aprendizado profundo de máquina e redes neurais. Nesse caso em particular, são 3 redes neurais em ação para que o braço mecânico tenha tamanho grau de precisão. Uma delas se encarrega de mapear o ambiente. A segunda, de reconhecer os objetos, suas formas e seus pesos. E a terceira de fazer os cálculos necessários para acertar o alvo, levando em consideração as variáveis analisadas pelas duas primeiras. Muitos anos atrás, o Google foi dono da icônica Boston Dynamics – que ficou famosa por seus robôs em forma de gente ou de animais. Mas, o pessoal da gigante de buscas vendeu o negócio resolveu partir para outra linha de desenvolvimento. Em vez de máquinas que imitam formas da natureza, hoje os laboratórios do Google estão focados em criar autômatos capazes de desempenhar funções específicas com mais qualidade que nós humanos. A aposta tem razão de ser. Robôs com essas qualidades podem ser muito mais úteis trabalhando num armazém, por exemplo, do que o incrível robô Atlas da Boston Dynamics – que até consegue dar saltos mortais, mas teria dificuldades em levar adiante tarefas tão banais quanto complexas, como acertar um alvo.