A Nvidia acaba de publicar uma nova pesquisa apresentando o HOVER, uma pequena rede neural de 1,5 milhão de parâmetros que pode controlar efetivamente o movimento corporal total de robôs em diversos modos e métodos de entrada.
PUBLICIDADE
Os detalhes
- Apesar de ser milhares de vezes menor que modelos de IA típicos, o modelo alcança desempenho superior em comparação com controladores especializados.
- A Nvidia treinou o sistema em seu ‘simulador Isaac’, que comprime um ano de treinamento de robôs em apenas 50 minutos em uma única GPU.
- O sistema funciona perfeitamente com diversos métodos de entrada, incluindo headsets de VR, captura de movimento, exoesqueletos e joysticks.
- O HOVER também transfere diretamente da simulação para robôs reais sem necessidade de ajustes adicionais.
Por que isso importa
Enquanto o mundo da inteligência artificial (IA) corre em direção a modelos maiores, o HOVER mostra que sistemas menores ainda podem superar. A capacidade de trabalhar em vários modos de controle com requisitos mínimos de computação pode ajudar a democratizar o controle avançado de robôs, tornando a construção de sistemas humanoides sofisticados mais acessível e prática.
Leia também:
