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Recentemente, a equipe do Google DeepMind lançou o Open X-Embodiment, um banco de dados de funcionalidades robóticas desenvolvido em colaboração com 33 institutos de pesquisa. Com mais de 500 habilidades e 150.000 tarefas, o objetivo é treinar um modelo de IA que possa controlar uma variedade de robôs e realizar raciocínios sobre tarefas complexas. Essa iniciativa é mais um passo rumo ao desenvolvimento da robótica de uso geral.
Com base nos dados do Open X-Embodiment, a DeepMind treinou seu modelo RT-1-X e obteve uma taxa de sucesso de 50% ao treinar robôs em outros laboratórios. Isso indica um progresso significativo no campo do aprendizado robótico, impulsionado pela melhoria das capacidades de percepção e inteligência artificial.
Embora a robótica personalizada ainda tenha seu lugar, é emocionante vislumbrar um futuro onde os robôs de uso geral possam executar uma variedade de tarefas em todos os tipos de ambientes. A simulação desempenhará um papel importante nessa jornada, juntamente com o avanço da IA generativa.
Recentemente, conversei com Vincent Vanhoucke, chefe de robótica do Google DeepMind, sobre o trabalho da equipe e as ambições no campo da robótica. Vanhoucke destacou a importância da IA generativa, que permite que os robôs tenham um bom senso de raciocínio e compreensão do mundo ao seu redor.
A colaboração entre equipes e o compartilhamento de recursos, como espaço de escritório e conhecimento, são fundamentais para impulsionar a inovação nesse campo. A DeepMind está atualmente sediada nos escritórios da Alphabet X, onde outros projetos de robótica também estão sendo desenvolvidos, como o Intrinsic.
Embora a robótica de uso geral ainda esteja em desenvolvimento, o objetivo é criar robôs capazes de realizar uma ampla variedade de tarefas em diferentes ambientes. A IA generativa desempenhará um papel central nesse avanço, permitindo que os robôs tenham um bom senso de raciocínio e compreensão do mundo em que atuam. A simulação também será fundamental para coletar dados e aprimorar os robôs sem a necessidade de testes no mundo real.