Em uma colaboração inovadora, a Boston Dynamics e o Toyota Research Institute (TRI) estão unindo forças para levar a inteligência artificial (IA) aos robôs humanoides. O objetivo da parceria é imbuir o robô Atlas, conhecido por suas proezas atléticas, com um sistema de aprendizado de comportamento de última geração.
Ascensão dos modelos de comportamento de grande escala
Embora o hardware dos robôs humanoides tenha atingido um nível notável de sofisticação, o software continua sendo o principal obstáculo para liberar todo o seu potencial.
A Boston Dynamics e outros players da indústria como Tesla, Figure e Agility criaram corpos robóticos impressionantes, mas ensiná-los a realizar tarefas complexas exige uma programação extensa e específica.
A solução reside na IA e, mais especificamente, nos Modelos de Comportamento de Grande Escala (LBMs, na sigla em inglês). Assim como os Modelos de Linguagem de Grande Escala revolucionaram a forma como as máquinas processam a linguagem humana, os LBMs visam capacitar os robôs a aprender os fundamentos do movimento e interagir com o mundo de forma adaptável.
Da teoria à prática: treinamento de robôs com dados do mundo real
O TRI já havia feito progressos significativos no desenvolvimento de LBMs, utilizando um sistema de telepresença que permite aos operadores humanos “pilotar” braços robóticos por meio de óculos de realidade virtual e luvas hápticas. Ao realizar tarefas repetidamente, os operadores humanos fornecem dados valiosos que os robôs usam para aprender e aprimorar seus movimentos.
O processo envolve o registro de sucessos e fracassos durante o treinamento, permitindo que os robôs simulem milhões de variações da tarefa e avaliem seu próprio desempenho. O TRI já obteve sucesso ensinando aos robôs mais de 60 comportamentos complexos usando essa técnica.
A parceria e o futuro dos robôs humanoides
A colaboração entre a Boston Dynamics e o TRI representa um salto significativo na pesquisa de robótica. Combinar o hardware avançado do Atlas com a expertise em LBM do TRI abre caminho para o desenvolvimento de robôs humanoides realmente versáteis e úteis.
“Nunca houve um momento mais emocionante para a indústria da robótica”, afirmou Robert Playter, CEO da Boston Dynamics. “Essa parceria é um exemplo de duas empresas com uma forte base em pesquisa e desenvolvimento unindo forças para trabalhar em muitos desafios complexos e construir robôs úteis que resolvem problemas do mundo real.”
Gill Pratt, cientista-chefe da Toyota e CEO do TRI, acrescentou: “Os avanços recentes em IA e aprendizado de máquina têm um potencial tremendo para o avanço da inteligência física. A oportunidade de implementar a tecnologia de IA de ponta do TRI no hardware da Boston Dynamics é revolucionária para cada uma de nossas organizações, à medida que trabalhamos para ampliar as pessoas e melhorar a qualidade de vida.”
Escalabilidade e aprendizado baseado em enxame
Embora o Atlas seja uma plataforma de pesquisa notável, ainda não está claro se a Boston Dynamics planeja transformá-lo em um produto comercial. A escalabilidade é um fator crucial para a viabilidade de robôs humanoides de uso geral. Empresas como a Tesla estão projetando seus robôs com a manufatura em massa em mente, visando implantar milhares deles para realizar tarefas simples e coletar dados do mundo real.
Esse aprendizado baseado em enxame, onde vários robôs contribuem para uma base de conhecimento compartilhada, é visto como um acelerador para o desenvolvimento da IA. A Tesla, por exemplo, atribui seu sucesso em carros autônomos à vasta quantidade de dados coletados por sua frota de veículos.
A Boston Dynamics, por outro lado, tem se concentrado em aplicações mais práticas com seus robôs quadrúpedes e manipuladores de carga. A decisão de manter o Atlas como uma plataforma de pesquisa sugere que a empresa acredita que os robôs humanoides ainda precisam de mais tempo para amadurecer antes de estarem prontos para o mercado de massa.
