Pesquisadores do MIT divulgaram um sistema de inteligência artificial (IA) chamado LucidSim que treina robôs de quatro patas usando imagens geradas, alcançando um desempenho real sem precedentes, sem nunca ver ambientes reais durante o treinamento.
O LucidSim combina simulações físicas com cenas geradas por IA para criar ambientes de treinamento diversos para aprendizado robótico. Robôs treinados em ambientes artificiais do LucidSim completaram tarefas complexas, como navegação por obstáculos e perseguição de bolas, com até 88% de precisão.
A plataforma usa o ChatGPT para gerar automaticamente milhares de descrições de cena, criando cenários de treinamento variados com diferentes condições climáticas e de iluminação. Métodos de treinamento tradicionais que dependem exclusivamente da demonstração humana alcançaram apenas 15% de taxa de sucesso nas mesmas tarefas.
Uma mudança de paradigma está em andamento na forma como os robôs avançados são treinados. Ao eliminar a necessidade de extensos dados de treinamento do mundo real, sistemas como o LucidSim podem acelerar dramaticamente o desenvolvimento de robôs mais capazes, além de reduzir o tempo e os recursos necessários para implantá-los em ambientes reais.
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Este post foi modificado pela última vez em 11 de novembro de 2024 15:23
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