Robô humanóide aprendeu a fazer café assistindo a vídeos; veja

A empresa por trás dessa inovação é a Figure, que desenvolveu um robô humanóide de corpo inteiro chamado Figure-01. Este robô de IA pode andar, falar e interagir com o ambiente, além de aprender novas habilidades assistindo a vídeos.

How this humanoid robot learned to make coffee by watching videos https://t.co/TW3DENKWSa
— Fox News AI (@FoxNewsAI) January 19, 2024

Como o robô conseguiu fazer uma xícara de café?

A demonstração aconteceu na sede da Figure em São Francisco, nos EUA, onde um humano pediu à Figure-01 que lhe preparasse um café. O robô respondeu com um alegre “Claro, posso fazer isso!” e segui para a máquina Keurig.

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A indústria da inteligência artificial (IA) está passando por uma fase de transformação, particularmente no campo da robótica humanóide. Uma década após o DARPA Robotics Challenge, estamos testemunhando a potencial mudança dos robôs humanóides de projetos de pesquisa para aplicações comerciais. Esta transição marca um marco significativo na IA e na robótica, indicando um futuro possível onde robôs e humanos trabalharão lado a lado em vários setores.

O robô já havia assistido a um vídeo de um humano fazendo café na mesma máquina e aprendeu a imitar suas ações. Utilizou o seu sistema de visão para reconhecer a máquina e as suas peças, e o seu sistema de planejamento para coordenar os seus movimentos.

Ele abriu a escotilha, inseriu a cápsula, fechou a escotilha e apertou o botão sozinho. Em seguida, esperou que o café ficasse pronto e deixou o próprio humano pegar a xícara cheia da máquina.

Todo o processo demorou menos de um minuto e o robô não precisou de nenhuma assistência ou orientação humana. Conseguiu realizar a tarefa de forma autônoma, utilizando apenas o vídeo como referência. Este é um exemplo de inteligência artificial ponta a ponta, onde as redes neurais captam vídeos e saem de trajetórias.

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O que isso significa para IA e robótica?

A demonstração não foi apenas impressionante, mas também significativa e impactante. Ela mostrou que o Figure-01 adicionou uma nova ação autônoma à sua biblioteca, que pode ser transferida para qualquer outro robô Figure rodando no mesmo sistema por meio de aprendizado.

Isto significa que se um robô aprende algo novo, todos os outros robôs também podem aprender, sem terem que assistir ao vídeo. Isso torna o processo de aprendizagem mais rápido e eficiente e permite que os robôs compartilhem seus conhecimentos e habilidades entre si.

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