IA física: o cérebro por trás dos sistemas robóticos mais avançados do mundo

Novas transformações da IA estão mudando a robótica como a conhecemos

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Imagem: Shutterstock
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Os robôs já não são novidade há muitos anos. O que começou no mundo da ficção, aos poucos ganhou a realidade na forma de maquinário fabril, robôs de linhas de produção cada vez mais autônomas e chegou a transformar diversos setores, como o de carros autônomos, por exemplo. Atualmente, os robôs são parte de uma realidade bem consolidada – muitos já possuem alguns em seus lares.

Apesar disso, ainda estamos aguardando grandes revoluções, sobretudo por parte dos robôs humanoides, que hoje ainda estão em fases de operação restrita, teste, desenvolvimento, treinamento etc., ou seja, ainda são inacessíveis ao público geral.

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Ainda é muito complexo treinar robôs humanoides, mesmo que eles sejam uma meta já muito almejada pela humanidade, sobretudo por sua fácil adaptação ao mundo físico. Interagir com as leis da física no mundo real é algo muito complicado, pois demanda mais do que imaginamos a princípio. A ação simples de pegar um objeto demanda conhecer muitas variáveis, como distância, peso, força aplicada, pressão, resistências etc.

A lista é longa, porém, enfim, acreditamos que chegamos a um novo patamar na busca pelo treinamento de robôs, inclusive os humanoides. Isso tem a ver justamente com a IA física, que, com base nos avanços de IA dos últimos anos, é treinada em ambientes virtuais e alimentada com dados sobre como o mundo real funciona. A proposta é que a IA entenda como interagir com a realidade física, e quando utilizada como motor dos robôs, permita a eles fazerem o mesmo.

Veja também: Fábricas de IA se tor narão parte da maior parte das empresas em um futuro próximo

É por isso que é importante a possibilidade de simular ambientes do mundo real. As plataformas de realidade virtual geram dados sintéticos para aprendizado por reforço e testes de modelos de IA permitindo que os robôs aprendam a interagir com o ambiente de forma mais eficaz. Essas plataformas também são auxiliadas por modelos voltados a cognição e controle. Simular é essencial para mudar a forma como os robôs interpretam o mundo real.

Basicamente, um robô demoraria muito para aprender no mundo real. A IA permite que ele aprenda em uma velocidade (algumas milhares de vezes) muito maior e de forma segura.

O impacto disso no mundo real é ímpar, por nunca pudemos realizar isso de forma tão rápida no passado, e estamos há poucos saltos de conseguir transformar muito o quão autônomos os robôs realmente são. Todos os ambientes serão impactados por isso, das fábricas, que se se transformarão de forma irreversível, passando pelas estradas e chegando até as próprias cidades.

Esse é um momento muito empolgante para a robótica!

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Sobre o Autor

Há mais de 10 anos na Nvidia, Marcio Aguiar é o diretor responsável pela divisão de Enterprise da empresa com foco em desenvolver mercados de Inteligência Artificial e por ampliar o uso das plataformas de software e hardware da Nvidia para Virtualização, Visualização Profissional, Data Center e HPC na região, integradas nos hardwares oferecidos pelas revendas do programa de canais da empresa – Nvidia Partner Network, que incluem as revendas, OEMs e Distribuidores.

Com mais de 25 anos de experiência em vendas em TI, Marcio possui um conhecimento profundo das plataformas da NVIDIA, é valorizado por seu estilo de liderança, capacidade de balancear efetivamente a estratégia e a execução, e pelo sucesso na construção de relacionamentos duradouros com os clientes.

Marcio graduou-se em Administração pela Loyola Marymount University, em Los Angeles, na Califórnia, e, em 2023, foi eleito uma das 500 personalidades mais influentes da América Latina, pela Bloomberg Línea.

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