Robôs humanoides com “cérebro” de IA chegam na China

A China está a um ano de ter robôs humanoides capazes de executar tarefas gerais a partir de comandos de voz, mas levar essas máquinas para dentro das casas vai exigir pelo menos mais oito anos de desenvolvimento.

A projeção é de Gao Yang , cofundador e cientista-chefe da Spirit AI , empresa chinesa especializada no desenvolvimento de “cérebros” para robôs.

A afirmação foi feita à Reuters durante visita à sede da companhia em Pequim, nessa quinta-feira (17).

Ela resume o estágio atual de um setor que, após avanços de hardware que permitiram a robôs humanoides correr, dançar e dar saltos mortais, volta as atenções para o software responsável pela inteligência das máquinas, campo conhecido como inteligência incorporada ( embodied AI ).

“O cérebro é de fato o elo mais fraco em toda a pilha de robótica”, diz Gao.

O marco do GPT-3.0 em robótica A Spirit AI projeta atingir em meados de 2027 o que chama de marco equivalente ao GPT-3.0 para robôs.

“Você vai conseguir falar com um robô em linguagem natural, e ele vai executar uma série de ações físicas razoáveis para tentar realizar a tarefa”, afirma Gao, que também é professor assistente de robótica na Universidade Tsinghua.

Para chegar lá, a empresa emprega cerca de mil contratados em todo o território nacional.

Eles usam equipamentos de coleta de dados em residências e fábricas, fornecendo informações sobre como humanos se movem em seus ambientes.

Na sede em Pequim, dezenas de jovens com sensores acoplados ao corpo repetiam movimentos como abrir geladeiras, abrir cofres e cortar legumes com facas.

Os robôs da Spirit AI já atingiram 90% de taxa de sucesso em tarefas simples em ambientes de sala de estar estruturados.

Leia também: Fortinet adquire Virtue AI em movimento estratégico para segurança de IA A empresa prefere dados do mundo real em vez de simulações virtuais para treinar seus modelos.

Muitos concorrentes recorrem a simuladores para reduzir custos de treinamento, mas Gao afirma que certas tarefas só podem ser aprendidas por meio do estudo de interações reais com objetos físicos.

“Simuladores lidam bem com corpos rígidos, mas objetos flexíveis, como cabos elétricos deformáveis, ainda são um problema”, diz ele.