O desenvolvimento de robôs com inteligência artificial (IA) não tem evoluído tão rapidamente quanto os modelos de linguagem, como o GPT. No entanto, novas iniciativas, como os “simuladores de mundo” de multiverso de Nvidia e Google, podem acelerar esse progresso.
A principal dificuldade para a robótica de IA é a escassez de dados para treinar modelos de comportamento, já que robôs e veículos autônomos exigem dados de situações físicas, que são caros e difíceis de coletar.
Simuladores: solução para o treinamento de IA
- A solução está nos simuladores, que criam vastos cenários virtuais a partir de dados do mundo real;
- Por exemplo, ao capturar dados de um carro autônomo, é possível criar uma representação em 3D e simular milhares de cenários diferentes — com variações de clima, luz e interações com objetos e pessoas;
- Isso permite treinar os modelos de IA de forma muito mais eficiente e em grande escala.
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Como destaca o New Atlas, a Nvidia, com seu modelo Cosmos, e a Google DeepMind, estão desenvolvendo essas ferramentas, que podem transformar o treinamento de robôs e veículos autônomos.
A Nvidia, em particular, já está colaborando com diversas empresas para acelerar o desenvolvimento da robótica e de veículos autônomos. Esses simuladores podem ser fundamentais para alcançar a inteligência geral artificial (IAG), como destaca o Google.
Esse avanço promete transformar a indústria de robótica e IA, criando tecnologias quase mágicas que, em breve, terão um impacto profundo na economia e no nosso cotidiano. Com isso, a IA física, associada aos simuladores multiverso, pode acelerar a transição para uma economia mais automatizada e, potencialmente, reduzir a necessidade de trabalho humano em diversos setores.
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