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Inteligência Artificial

Google anuncia novos modelos de IA para a próxima geração de robôs humanoides

27 de Março de 2025 às 08:44
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. (Crédito: Divulgação)

Na última década, a inteligência artificial (IA) consolidou-se como uma força transformadora, tornando, por exemplo, a experiência nos cassinos que pagam via Pix muito mais dinâmica. Isso porque ela aumenta a segurança das plataformas, identificando padrões suspeitos e fazendo com que os usuários tenham muito mais segurança para fazer seus pagamentos. O Pix, aliás, já é a forma de pagamento mais popular no Brasil, utilizado por 76,4% da população, e vem crescendo também no universo do iGaming. Assim como a IA, portanto, ele vem tornando a vida das pessoas muito mais fácil.

Claro que o uso da IA, como o do próprio Pix, não se resume ao universo do entretenimento – a Inteligência Artificial está presente em vários setores para inovar e melhorar processos. De fato, de segurança ao entretenimento, passando pelos negócios, setor produtivo, saúde, educação, meio ambiente e muito mais, tudo indica que o planeta em breve será envolvido por um sistema capaz de realizar inúmeras tarefas que exigem a inteligência humana.

A ideia de robôs humanoides dominando o mundo parece um tema da ficção científica, mas na realidade, a IA permite que máquinas processem informações, aprendam e tomem decisões interagindo e respondendo de maneira inteligente.

Novos modelos de Inteligência Artificial (IA)

A Google DeepMind, uma das empresas líderes na criação de algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning) do Google, anunciou recentemente dois novos modelos de IA que serão incorporados na próxima geração de robôs úteis.

Gemini Robotics e Gemini Robotics-ER são baseados na IA Gemini 2.0, a versão mais recente do modelo de IA principal do Google. Essa tecnologia permite que robôs realizem uma gama maior de tarefas no mundo real, mesmo sem treinamento.

A Gemini Robotics é um modelo de visão-linguagem-ação que incorpora ações físicas como uma nova maneira de controlar diretamente os robôs. Esta nova tecnologia para robótica pode, por exemplo, lidar com tarefas que exigem várias etapas e manipulação precisa, como dobrar origami ou colocar um sanduíche em um saco plástico com fecho – como explica o Google em sua postagem de blog.

Gemini Robotics-ER (ou raciocínio incorporado), por sua vez, é um modelo avançado de visão e linguagem (VLM) com compreensão espacial avançada. Dessa forma, este modelo de IA melhora muitas capacidades, como apontar e detectar em dimensões 3D, de modo que, por exemplo, quando uma xícara de café é mostrada ao robô, ele consegue intuir uma pegada adequada na alça e uma trajetória segura para se aproximar do objeto.

Avanços e desafios dos robôs no mundo real

Para serem úteis e proveitosos para os usuários, os modelos de IA para robótica precisam ter qualidades para se adaptarem a diferentes situações. Além disso, serem interativos ou capazes de entender e responder rapidamente a instruções ou mudanças em seu ambiente; e serem hábeis, ou seja, capazes de executar tarefas que as pessoas geralmente fazem com as mãos e os dedos, como manusear objetos com cuidado.

Embora o trabalho anterior da DeepMind tenha demonstrado avanços nessas áreas, a Gemini Robotics representa um salto substancial no desempenho em todos os três eixos, aproximando essa tecnologia a robôs verdadeiramente de uso geral. Como os robôs vêm em todos os formatos e tamanhos, a Gemini Robotics foi projetada para se adaptar facilmente a diferentes tipos de máquinas.

Essas capacidades de raciocínio, obtidas pela incorporação do Gemini, permitem que os robôs realizem uma gama maior de tarefas do mundo real, afirma a DeepMind, que fez parceria com a startup Apptronik para criar esta próxima geração de robôs humanoides.

Em entrevista à CNBC, o CEO da DeepMind, Demis Hassabis, disse que o desenvolvimento da inteligência artificial tem potencial para se igualar e até mesmo superar a capacidade humana, mas, apesar dos avanços atuais, ainda há muito o que pesquisar para que isso se torne uma realidade. Ele explicou também que os sistemas de IA desenvolvidos são eficientes para tarefas específicas, mas não são capazes de atingir a complexidade da mente humana.