Meta e Nvidia trazem treinamento de IA para o mundo (quase) real

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Meta e Nvidia, gigantes da tecnologia, avançam em pesquisas para ensinar seus sistemas de inteligência artificial (IA) a interagir com o mundo real. Para isso, as big techs usaram simulações inteligentes como base – a solução para a complexidade e lentidão no aprendizado de tarefas fora do universo virtual.

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Para quem tem pressa:

Meta e Nvidia avançam em pesquisas para ensinar seus sistemas de IA a interagir com o mundo real, usando simulações inteligentes como base para o aprendizado de tarefas;
Ao reproduzir ações simples em ambientes simulados, os sistemas podem aprender de forma eficaz em questão de minutos;
A Nvidia introduziu o sistema Eureka, que incorpora um grande modelo de linguagem para auxiliar na codificação do aprendizado por reforço;
Já a Meta anunciou melhorias em seu conjunto de dados “Habitat”, que oferece ambientes 3D quase fotorrealistas para sistemas de IA navegarem;
Esses avanços indicam uma evolução significativa na capacidade das IAs para operar no mundo real, com aplicações práticas em diversas indústrias.

É que aprender a executar tarefas físicas, como abrir uma gaveta e guardar objetos, no mundo real pode demandar centenas ou milhares de repetições. Já ao reproduzir essas ações num ambiente simulado, os sistemas podem aprender de maneira eficaz em questão de minutos.

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IA entre os mundos real e virtual

Captura de tela de treinamento de IA para mundo real — (Imagem: Divulgação/Meta)

A Nvidia inovou ao adicionar uma camada de automação ao processo, incorporando um grande modelo de linguagem para auxiliar na codificação do aprendizado por reforço.

Denominado de Eureka (Kit de Recompensa Universal Impulsionada pela Evolução para Agente), este sistema otimiza a eficácia da função de recompensa, superando muitas vezes a capacidade humana na definição de tarefas complexas.

A Meta, por sua vez, avança na área de IA incorporada, anunciando melhorias em seu conjunto de dados “Habitat”. Esta plataforma oferece ambientes 3D quase fotorrealistas, no qual sistemas de IA conseguem navegar.

A versão 3.0 agora possibilita avatares humanos interagirem com o ambiente virtual em tempo real, proporcionando uma dinâmica crucial para o treinamento de robôs em tarefas complexas.

Além disso, a Meta apresentou o banco de dados HSSD-200, que aprimora a fidelidade dos ambientes 3D. Isso porque descobriu-se que o treinamento em ambientes de alta fidelidade produz resultados significativamente melhores.

A empresa também revelou o HomeRobot, uma pilha de simulação de robótica para os robôs Spot da Boston Dynamics e Stretch da Hello Robot, visando padronizar a navegação e manipulação, permitindo que os pesquisadores foquem em inovações de nível mais complexo.

Esses avanços sinalizam uma evolução significativa na capacidade das IAs para operar no mundo real, promovendo aplicações práticas em diversas indústrias.

As simulações inteligentes e o uso estratégico de grandes modelos de linguagem estão impulsionando esse progresso, indicando um futuro no qual a IA desempenhará papéis cada vez mais sofisticados no cotidiano.