Uma inovação revolucionária no campo da robótica.

A startup Physical Intelligence acaba de anunciar um modelo de IA que permite que robôs aprendam e executem novas tarefas para as quais nunca foram treinados.

O braço robótico aprende a preparar café automaticamente usando seu cérebro. Foto: Physical Intelligence .

O campo da robótica acaba de testemunhar um avanço significativo com o anúncio de um novo modelo de inteligência artificial chamado "π0.7", da Physical Intelligence, uma startup de tecnologia sediada em São Francisco.

A principal diferença deste modelo reside na sua capacidade de "generalizar por combinação". Isso significa que o robô não está mais apenas repetindo mecanicamente o que lhe foi ensinado, mas agora pode raciocinar de forma independente para resolver situações novas.

Em testes práticos, os pesquisadores testemunharam resultados surpreendentes. O mais notável foi que um braço robótico que nunca havia sido treinado para usar uma fritadeira a ar conseguiu assar batatas-doces de forma independente.

Este robô descobriu, de forma independente, como abrir a tampa, colocar comida dentro e operar o dispositivo com precisão. Essa capacidade é semelhante à maneira como grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4, conseguem processar perguntas complexas com base no conhecimento adquirido.

A Physical Intelligence pretende captar US$ 1 bilhão, com uma avaliação de mercado de US$ 11 bilhões . Foto: Physical Intelligence.

"Foi um momento surpreendente para nós ver como o modelo conseguiu combinar habilidades dessa maneira", disse Lucy Shi, pesquisadora de IA da Physical Intelligence.

Ela enfatizou que a capacidade de desenvolver espontaneamente novos comportamentos sem dados de amostra específicos é fundamental para que os robôs se adaptem a um ambiente do mundo real em constante mudança.

Outra vantagem significativa do π0.7 é a sua flexibilidade em diferentes plataformas de hardware. O modelo pode aplicar eficazmente o conhecimento de um tipo de braço robótico a outro com uma estrutura física diferente. O robô pode até ajustar automaticamente o seu ângulo de preensão para se adequar às características do novo dispositivo sem intervenção humana.

"Descobrimos que o modelo consegue aplicar estratégias aprendidas com um robô a outro robô com um formato completamente diferente", acrescentou Lucy Shi sobre a capacidade de compartilhar conhecimento entre diferentes linhas de produção.

Em termos de desempenho, o novo modelo alcançou números impressionantes. Em determinadas tarefas, o π0.7 obteve uma taxa de sucesso de aproximadamente 85,6%. Esse valor é muito próximo dos 90,9% alcançados por operadores de robôs profissionais com centenas de horas de experiência. Essa conquista abre perspectivas para uma integração mais rápida de robôs multifuncionais no cotidiano.

O treinamento agora é mais simples, pois os usuários podem ajustar o comportamento do robô por meio de comandos em linguagem natural, em vez de terem que carregar milhares de horas de dados de vídeo como antes.

Essa inovação reside não apenas na tecnologia, mas também no significativo interesse que atraiu de investidores globais. Com o apoio de Jeff Bezos, OpenAI e Thrive Capital, a Physical Intelligence agora está avaliada em US$ 2 bilhões .

A empresa pretende criar um "cérebro" unificado capaz de controlar todos os tipos de robôs para executar qualquer tarefa física no mundo real. Isso é considerado um avanço significativo, levando a inteligência artificial além das telas de computador para realmente impactar e auxiliar os humanos em tarefas complexas.

Fonte: https://znews.vn/dot-pha-lon-trong-linh-vuc-robot-post1644565.html