“O vídeo não contém telemontagem, - diz Fabricante norueguês de robôs humanóides 1X. “Sem computação gráfica, sem cortes, sem aceleração do vídeo, sem reprodução da trajetória conforme o roteiro. Tudo é controlado por redes neurais, tudo é autônomo, tudo na velocidade 1X”.
É um fabricante de humanóides que a OpenAI apostou no ano passado em uma rodada de financiamento de US$ 25 milhões da Série A. Uma sequência de US$ 100 milhões da Série B mostrou o quanto a atenção da OpenAI, bem como o entusiasmo geral em torno de robôs humanóides universais, é um conceito que é sempre pareceu um futuro distante, mas nos últimos dois anos tornou-se uma explosão termonuclear absoluta.
Os robôs humanóides do 1X parecem estranhamente subestimados perto do que, digamos, Tesla, Figure, Sanctuary ou Agility estão trabalhando. A Eva humanóide ainda nem tem pernas ou mãos ágeis. Ele se move sobre um par de rodas motorizadas, equilibrando-se em uma terceira roda pequena na parte traseira, e suas mãos são garras rudimentares. Parece que está vestido para andar de trenó e tem um rosto sorridente de LED fraco e piscando.
O 1X tem uma versão bípede chamada Neo, que também possui braços bem articulados – mas talvez esses detalhes não sejam muito importantes nestes primeiros dias de desenvolvimento de robôs de uso geral. A grande maioria dos primeiros casos de uso será assim: "pegue esta coisa e coloque-a lá" - é improvável que isso exija dedos capazes de tocar piano. E o principal local onde serão utilizados é em armazéns com piso de concreto e fábricas onde provavelmente não precisarão subir escadas ou passar por cima de nada.
Além disso, muitos grupos resolveram o problema da caminhada bípede e dos belos equipamentos manuais. Mas este não é o principal obstáculo. O principal obstáculo é fazer com que essas máquinas aprendam rapidamente as tarefas e depois as executem de forma autônoma, como a Toyota está fazendo com os robôs manipuladores de mesa. Quando a Figura 01 “descobriu” como trabalhar sozinha com uma máquina de café, foi um grande acontecimento. Quando o Optimus da Tesla dobrou a camisa no vídeo e revelou estar sob o controle de um operador humano, foi muito menos impressionante.
As tarefas acima não são muito difíceis, não se trata de dobrar camisas ou operar uma máquina de café. Mas existem vários robôs completos que executam uma série de tarefas, levantando e colocando coisas no lugar. Eles os agarram na altura do tornozelo até a cintura. Eles os espalham em caixas, latas e bandejas. Eles pegam brinquedos do chão e os guardam.
Eles também abrem portas, correm até estações de carregamento e se conectam a elas, usando o que parece ser uma manobra de agachamento desnecessariamente complicada para conectar o plugue aos tornozelos.
Em suma, eles fazem praticamente a mesma coisa que precisavam fazer nos primeiros casos de uso de humanóides de uso geral, treinados, de acordo com 1X, “puramente baseados em dados”. Essencialmente, a empresa treinou 30 bots Eve para realizar uma série de tarefas individuais cada, aparentemente usando treinamento de simulação via vídeo e teleoperações. Eles então usaram esse comportamento aprendido para treinar um “modelo básico” capaz de uma ampla gama de ações e comportamentos. Este modelo básico foi então refinado para levar em conta as capacidades específicas do ambiente – tarefas de armazém, manipulação geral de portas, etc. – e finalmente os bots foram treinados nas tarefas específicas que deveriam realizar.
É provável que essa etapa final aconteça no local, nas instalações dos clientes, assim que os bots receberem suas tarefas diárias, e 1X diz que levará “apenas alguns minutos de coleta de dados e treinamento em uma GPU de desktop”. Presumivelmente, em um mundo ideal, isso significaria que alguém usando um capacete de realidade virtual realizando uma tarefa, e então o software de aprendizagem profunda combina essa tarefa com as principais habilidades do bot, executa-a milhares de vezes em uma simulação para testar vários fatores aleatórios e resultados. após os quais os bots estarão prontos para trabalhar.
“No ano passado”, escreve Eric Jang, vice-presidente de IA da 1X, em seu blog, “desenvolvemos um mecanismo de dados para resolver tarefas comuns de manipulação móvel de uma forma totalmente completa. Vimos isso funcionar, então agora estamos contratando pesquisadores de IA na área da baía de São Francisco para escalá-lo para 10 vezes o número de robôs e operadores de TV.”
Eu me pergunto quando essas coisas estarão prontas para o horário nobre.
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