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A IA generativa leva os robôs um passo mais perto do propósito geral


A maior parte da cobertura da robótica humanóide concentrou-se compreensivelmente no design de hardware. Dada a frequência com que seus desenvolvedores usam a frase “humanóides de uso geral”, mais atenção deveria ser dada à primeira parte. Após décadas de sistemas de propósito único, o salto para sistemas mais generalizados será grande. Só não chegamos lá ainda.

O impulso para produzir uma inteligência robótica que possa aproveitar totalmente a ampla gama de movimentos abertos pelo design humanóide bípede tem sido um tópico chave para os pesquisadores. O uso de IA generativa em robótica também tem sido um assunto em alta recentemente. Nova pesquisa do MIT aponta como este último pode afetar profundamente o primeiro.

Um dos maiores desafios no caminho para sistemas de uso geral é o treinamento. Temos um conhecimento sólido das melhores práticas para treinar humanos em como realizar diferentes trabalhos. As abordagens da robótica, embora promissoras, são fragmentadas. Existem muitos métodos promissores, incluindo aprendizagem por reforço e imitação, mas as soluções futuras provavelmente envolverão combinações desses métodos, aumentadas por modelos generativos de IA.

Um dos principais casos de uso sugeridos pela equipe do MIT é a capacidade de coletar informações relevantes desses pequenos conjuntos de dados específicos de tarefas. O método foi apelidado de composição de políticas (PoCo). As tarefas incluem ações úteis do robô, como bater um prego e virar coisas com uma espátula.

“[Researchers] treinar um modelo de difusão separado para aprender uma estratégia, ou política, para completar uma tarefa usando um conjunto de dados específico”, observa a escola. “Em seguida, eles combinam as políticas aprendidas pelos modelos de difusão em uma política geral que permite que um robô execute múltiplas tarefas em vários ambientes.”

De acordo com o MIT, a incorporação de modelos de difusão melhorou o desempenho das tarefas em 20%. Isso inclui a capacidade de executar tarefas que requerem múltiplas ferramentas, bem como aprender/adaptar-se a tarefas desconhecidas. O sistema é capaz de combinar informações pertinentes de diferentes conjuntos de dados em uma cadeia de ações necessárias para executar uma tarefa.

“Um dos benefícios desta abordagem é que podemos combinar políticas para obter o melhor dos dois mundos”, afirma o autor principal do artigo, Lirui Wang. “Por exemplo, uma política treinada em dados do mundo real pode ser capaz de alcançar mais destreza, enquanto uma política treinada em simulação pode ser capaz de alcançar mais generalização.”

O objetivo deste trabalho específico é a criação de sistemas de inteligência que permitam aos robôs trocar diferentes ferramentas para realizar diferentes tarefas. A proliferação de sistemas multifuncionais levaria a indústria um passo mais perto do sonho de uso geral.

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