IA física da Nvidia promete revolucionar a robótica humanoide; conheça

Inovação visa capacitar robôs humanoides e dispositivos robóticos industriais a executarem tarefas complexas no mundo real com maior precisão e autonomia
Rodrigo Mozelli28/04/2025 19h39
Logo da Nvidia
Gigante dos chips gráficos expandiu suas possibilidades de negócio (Imagem: Chung-Hao Lee/Shutterstock)
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A Nvidia está avançando além da inteligência artificial (IA) generativa para um novo conceito: a inteligência artificial física. Esta inovação visa capacitar robôs humanoides e dispositivos robóticos industriais a executarem tarefas complexas no mundo real com maior precisão e autonomia.

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“Estamos entrando na era da IA física, onde robôs complementam o trabalho humano realizando tarefas repetitivas com eficiência superior“, explicou Marcio Aguiar, diretor-executivo da Nvidia na América Latina, durante sua apresentação no Web Summit Rio nesta segunda-feira (28).

Robô com IA na Nvidia executando tarefas
Isaac Gr00t N1 é modelo de IA desenvolvido especificamente para servir como fundação para outras empresas desenvolverem robôs humanoides (Imagem: Divulgação/Nvidia)

IA física? O que a Nvidia está “aprontando”, afinal?

  • Em março, a empresa lançou o Isaac Gr00t N1, modelo de inteligência artificial desenvolvido especificamente para servir como fundação para outras empresas desenvolverem robôs humanoides;
  • O diferencial deste modelo é seu pré-treinamento para manipulação de objetos — incluindo agarrar, mover e transferir itens entre as mãos —, além de executar sequências complexas de múltiplas etapas;
  • Proporcionamos o cérebro que dá capacidade de raciocínio aos humanoides“, afirmou Aguiar em entrevista ao g1. “A Nvidia não fabrica robôs, drones ou câmeras, mas fornece o poder computacional essencial para todos esses fabricantes”, prosseguiu;
  • De acordo com a empresa, modelos convencionais de Inteligência artificial generativa, como o GPT, da OpenAI, e o Llama, da Meta, apresentam limitações significativas para aplicações físicas, pois não compreendem, adequadamente, o mundo tangível, restringindo a eficácia dos robôs treinados com estas tecnologias.

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A IA física utiliza uma metodologia denominada aprendizado por reforço, permitindo que os dispositivos identifiquem imprevistos e desenvolvam soluções rapidamente. Esta abordagem possibilita que robôs desempenhem, com eficiência, tarefas, como embalagem de produtos, montagem de veículos ou navegação autônoma em diversos ambientes.

Com este novo paradigma, desenvolvedores podem realizar pós-treinamento personalizado para adaptar os modelos a necessidades específicas de suas aplicações, acelerando, significativamente, o desenvolvimento de soluções robóticas avançadas.

Fachada da Nvidia em Santa Clara, Califórnia (EUA)
De acordo com a empresa, modelos convencionais de IA generativa apresentam limitações significativas para aplicações físicas (Imagem: Tada Images/Shutterstock)

Nvidia inclui novos recursos de seu assistente de IA para Windows

Nvidia atualizou seu assistente de IA G-Assist para Windows para incluir plug-ins personalizados. O chatbot foi lançado como uma ferramenta para otimizar jogos, mas agora pode ser usado para controlar Spotify, Google Gemini e Twitch, por exemplo.

Plug-ins são complementos leves que oferecem novas funcionalidades ao software. Os plug-ins do G-Assist podem controlar músicas e conectar-se a grandes modelos de linguagem.

“Com o novo G-Assist Plug-In Builder baseado no ChatGPT, os usuários podem gerar código formatado corretamente com IA e, em seguida, integrá-lo ao G-Assist — permitindo uma funcionalidade rápida e assistida por IA que responde a comandos de texto e voz”.

Novas funções

O assistente de IA agora se conecta ao Spotify para controle de voz e música com viva-voz. No Google Gemini, o sistema permite conversas complexas baseadas na nuvem. Já o Twitch pode ser acessado através de comando de voz para verificar se um streamer está ao vivo, por exemplo.

Leia a reportagem completa aqui

Rodrigo Mozelli é jornalista formado pela Universidade Metodista de São Paulo (UMESP) e, atualmente, é redator do Olhar Digital.