A LG levou cerca de um ano para ensinar uma única tarefa a um humanoide na sua linha de lavadoras no Tennessee; a demo levou dias

A LG Electronics passou cerca de um ano testando um robô humanoide em uma única tarefa na sua fábrica de lavadoras no Tennessee: levantar o tampo da máquina e pendurá-lo num cabide de pintura. Park Jeong-seop, que lidera a equipe de inteligência robótica da LG, apresentou o teste em 9 de novembro no NVIDIA AI Day Seoul 2026, no COEX, em Seul. Segundo o iNews24, a tarefa foi escolhida porque os operários que levantam os tampos repetidamente acumulam fadiga e lesões musculoesqueléticas.

O número mais útil veio na sessão de perguntas. Uma demo curta foi possível em poucos dias, disse Park, segundo o Chonji Ilbo; o difícil foi manter o robô trabalhando enquanto a posição das peças variava e a iluminação mudava de um ciclo para outro. Essa diferença é o custo de um humanoide de fábrica. A demo é barata; o resto do ano foi para fazê-la se repetir.

Cada falha volta para a simulação

A LG dividiu o trabalho em cinco etapas. Os engenheiros analisaram os movimentos de operários experientes, reuniram dados de teleoperação e de simulação e treinaram com eles o modelo Isaac GR00T, da NVIDIA. Com o Cosmos, modelo de vídeo da NVIDIA, geraram fundos sintéticos para o robô aguentar mudanças de luz e de ambiente, e montaram no Isaac Sim uma cópia quase exata da linha para reduzir a lacuna sim-to-real. O TensorRT encurtou o tempo que o robô leva para decidir o próximo movimento. Quando o robô falha na fábrica, a equipe recria a falha na simulação e o treina de novo, segundo o iNews24.

"Numa fábrica de verdade há muitíssimas variáveis todos os dias, conforme o plano de produção", disse Park. "Garantir um desempenho que aguente essas mudanças é a lição de casa importante." Lee Jong-hwan, arquiteto de soluções de IA física da NVIDIA, disse na mesma sessão que um robô treinado só com acertos acaba repetindo trajetórias decoradas, então também precisa de dados sobre como se recuperar depois de uma falha.

As próximas 500 mil horas são para repetir

A LG planeja chegar a 500 mil horas acumuladas de dados de treino até o fim do ano por meio da sua LG Data Factory e verificar o robô repetidas vezes na fábrica e na simulação. O objetivo, segundo o Newstop Korea, é melhorar a precisão na repetição, a adaptação a condições que mudam e a recuperação depois de erros.

O argumento mais forte para não ler demais nesse ano é que boa parte dele pode ter ido para montar o processo, e um processo se reaproveita. A LG colocou o seu robô com rodas CLOiD na fábrica do Tennessee em agosto e planeja apresentar um humanoide bípede baseado no Isaac GR00T no primeiro trimestre do ano que vem, segundo o iNews24. Se a segunda tarefa da linha levar semanas e não um ano, esse ano foi um investimento; se levar outro ano, esse é o preço por tarefa.