A Dyna Robotics, fabricante de robôs de uso geral equipados com um modelo proprietário de IA incorporada, apresentou esta semana o DYNA-2, seu principal modelo de ação mundial (WAM, na sigla em inglês) e o primeiro modelo básico de robô treinado com mais de 1 milhão de horas de dados de vídeos humanos.
Pelos resultados obtidos, apenas 13 minutos de dados de teleoperação foram suficientes para ajustar o DYNA-2 a abrir tampas de garrafa usando duas mãos robóticas de cinco dedos.
Além disso, em tarefas de manufatura de alta precisão, aumentou as taxas de sucesso de 20% para 80-90% exclusivamente por meio do pré-treinamento em escala, sem a necessidade de alterações nos dados pós-treinamento.
"Durante anos, a robótica generalista foi sufocada por um gargalo de dados: coletar dados físicos de teleoperação manualmente simplesmente não consegue escalar para inteligência geral", disse Jason Ma, cofundador da Dyna Robotics em comunicado.
Ele afirmou que dados de ação são escassos, mas vídeos estão por toda parte, e com o DYNA-2, foi mostrado que a intuição física não requer milhões de horas de treinamento em um braço robótico – ela pode ser aprendida diretamente a partir de vídeos de humanos.
A empresa explica que, usando uma arquitetura de modelagem espacial de quadro seguinte e ação seguinte, o DYNA-2 permite que a intuição física e o raciocínio espacial adquiridos a partir do movimento humano sejam transferidos diretamente para o hardware do robô, mesmo sem visualizar um único quadro de dados do robô durante o pré-treinamento.
Ela acrescenta que, com essa novidades, “pela primeira vez, existe uma lei de escala de transferência de humanos para robôs; ou seja, mais dados humanos no pré-treinamento melhoram a previsão offline em dados de robôs que o modelo nunca viu”.
Pontua ainda que “o desempenho do robô melhora de forma suave e previsível a cada hora adicional de dados humanos, sem atingir patamares de estagnação” e que, “ao treinar apenas com dados de vídeo, em vez de dados de ação escassos ou teleoperação manual, descobriu um novo eixo de escalonamento para IA física”.
“Ao construir um Modelo de Ação Mundial que imagina como o mundo físico se move antes de tomar uma ação, damos aos robôs raciocínio espacial e física de contato que os modelos tradicionais de visão e linguagem simplesmente não possuem, e mostramos que a IA física pode escalar de forma suave e previsível, desbloqueando a automação de nível comercial muito mais rápido do que se pensava ser possível", complementou o executivo.
A Dyna Robotics destaca que, em avaliações físicas comparativas diretas com o DYNA-1, o DYNA-2 demonstrou vantagens decisivas em controle e resiliência da tarefa.
A empresa dá alguns exemplos:
Em avaliações práticas, o DYNA-2 alcançou uma taxa de aprovação de qualidade do cliente 1,55 vezes maior que a do DYNA-1, apesar de ambos os modelos terem atingido uma taxa de sucesso de tarefas de 99,9%.
O DYNA-2 é capaz de se recuperar de perturbações físicas sem intervenção humana ao realizar tarefas que exigem manipulação precisa, como cortar alimentos e limpar espaços de trabalho.
O algoritmo de co-treinamento em vídeo do DYNA-2 melhorou os resultados em 133% em tarefas de seguimento de instruções, nas quais os robôs devem executar movimentos distintos com base em comandos fornecidos pelo usuário.
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