Redação do Site Inovação Tecnológica – 24/06/2026
Um novo tipo de músculo artificial, capaz de amplificar movimento e memorizar toques, foi apresentado por pesquisadores da Universidade Nacional de Seul, na Coreia do Sul. O sistema utiliza um fenômeno chamado instabilidade elastomagnética para superar limitações comuns em atuadores flexíveis, como força insuficiente e deslocamento reduzido.
Como funciona o novo atuador
O músculo artificial é composto por ímãs permanentes, membranas elásticas e um eletroímã. Quando a atração magnética e a tensão elástica se equilibram, o sistema entra em um regime biestável, permitindo a alternância entre dois estados mecânicos estáveis.
Esse comportamento histerético também possibilita a memória mecânica, na qual estímulos externos, como o toque ou um ímã próximo, alternam o atuador de um estado de espera para um estado memorizado. Dependendo da condição de entrada, a memória pode ser volátil ou não-volátil.
Aplicações promissoras
Os atuadores flexíveis, entre eles os músculos artificiais, estão viabilizando a chamada robótica macia, mas também são altamente promissores para a área biomédica, das tecnologias assistivas aos robôs-cirurgiões.
Para que todas essas possibilidades virem realidade, é necessário vencer algumas limitações, como a força insuficiente para algumas aplicações, o deslocamento reduzido e um tempo de resposta lento. A solução apresentada pela equipe de Seong-Yu Choi e colegas é um sistema mecânico capaz de amplificar o movimento e memorizar estímulos externos fazendo as membranas elásticas dos músculos artificiais interagirem com ímãs.
Instabilidade como funcionalidade
O que viabiliza essa nova família de atuadores flexíveis mais poderosos é o fenômeno chamado instabilidade elastomagnética, um mecanismo que acopla a atração do magnetismo com a força restauradora elástica.
Isto é curioso porque representa uma estratégia na qual a instabilidade mecânica e a inércia são tratadas como elementos funcionais do projeto, em vez de serem efeitos colaterais indesejáveis. As aplicações podem se estender a tecnologias neuromórficas.
O estudo foi publicado na revista Nature Communications, com autoria de Seong-Yu Choi, Ji-Sung Park, Won Jun Song, Maga Kim, Yun Hyeok Lee, Yong Eun Cho, Hakjun Lee, Ho-Young Kim e Jeong-Yun Sun. O artigo tem o DOI: 10.1038/s41467-025-68225-y.