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- A Figure AI anunciou que seu robô humanoide Figure 02 agora consegue andar de forma natural, usando aprendizado por reforço em simulações.
- O objetivo é expandir a capacidade do robô para lidar com cenários do mundo real, melhorando sua aplicação em diversas áreas.
- Essa tecnologia pode revolucionar a robótica, acelerando o desenvolvimento de habilidades complexas em robôs humanoides.
- O avanço também pode impactar setores como logística, saúde e assistência pessoal, onde robôs humanoides são cada vez mais utilizados.
A Figure AI anunciou que seu robô humanoide Figure 02 agora consegue andar de forma natural. A empresa utilizou aprendizado por reforço em simulações para treinar uma rede neural de ponta a ponta, permitindo que o robô desenvolvesse essa nova habilidade de locomoção baseada em dados factuais e observáveis.
Como o Robô Aprendeu a Andar?
A chave para essa conquista está em uma rede neural de ponta a ponta. Ela foi treinada usando aprendizado por reforço (RL), uma técnica de inteligência artificial.
A empresa treinou o controlador de RL em simulações de alta fidelidade. Essas simulações envolveram milhares de humanoides virtuais.
Cada humanoide virtual operava com parâmetros e em cenários variados. Isso permitiu que a Figure AI coletasse dados equivalentes a anos de demonstrações em poucas horas.
Essa coleta de dados massiva e acelerada foi fundamental para o sucesso do treinamento.
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O controlador de caminhada natural, aprendido na simulação com RL, traz vantagens. Ele permite que a frota de robôs humanoides aprenda rapidamente.
Eles desenvolvem estratégias de locomoção robustas e proprioceptivas. A propriocepção é a capacidade de sentir a posição do próprio corpo no espaço.
Além disso, essa técnica agiliza os ciclos de iteração da engenharia. Isso significa que melhorias podem ser feitas mais rapidamente nos sistemas robóticos.
A Figure AI considera esses resultados iniciais animadores. Mas acredita que eles são apenas uma amostra do potencial total da tecnologia desenvolvida.
A empresa afirma estar comprometida em expandir a política aprendida. O objetivo é lidar com todos os cenários semelhantes aos humanos que o robô possa encontrar no mundo real.
Contexto: O Modelo Helix AI
Essa atualização na caminhada segue outra novidade recente da Figure AI. Em março, a empresa revelou seu modelo de IA Helix.
O Helix é um modelo de ação de visão-linguagem. Segundo a Figure AI, é o primeiro modelo a controlar diretamente a parte superior do corpo de um robô usando linguagem natural, um campo onde avanços como o modelo Solaria da Gladia também têm ocorrido.
Diferente de sistemas anteriores, o Helix permite manipulação de objetos complexa. Ele realiza tarefas de longo prazo, colaborativas e que exigem destreza.
Tudo isso acontece “na hora”, sem necessidade de horas de demonstrações de treinamento ou programação manual extensiva, segundo a empresa. O sistema também demonstra forte generalização de objetos, pegando itens domésticos únicos que não viu no treinamento, apenas seguindo comandos de linguagem natural.
O desenvolvimento contínuo de habilidades como a caminhada natural em robôs humanoides demonstra os avanços no campo da inteligência artificial e robótica. A capacidade de aprender tarefas complexas por meio de simulação e aprendizado por reforço abre caminhos para futuras aplicações desses robôs em diversos ambientes.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.
