Instituto de Pesquisa da Toyota Utiliza IA para Ensinar Robôs a Preparar o Café da Manhã
Google e Tesla também têm feito pesquisas semelhantes com seus Robotic Transformers e RT-2, respectivamente
Fonte: https://www.theverge.com/2023/9/19/23880507/toyota-research-ai-robots-breakfast
Ah, o café da manhã, esse momento tão humano de começar o dia. Mas e se eu lhe disser que robôs também estão aprendendo a prepará-lo? O Instituto de Pesquisa da Toyota (TRI) utilizou IA generativa em um "jardim de infância para robôs" para ensinar essas máquinas a fazer o café da manhã. E não, não levou centenas de horas de programação, erros e correções de bugs. Em vez disso, os pesquisadores conseguiram isso dando aos robôs um sentido de tato, conectando-os a um modelo de IA e, como você faria com um ser humano, mostrando-lhes como fazer.
O sentido do tato é "um facilitador chave", dizem os pesquisadores. Ao dar aos robôs o que eu chamaria de "polegar fofo e macio" (termo meu, não deles), o modelo pode "sentir" o que está fazendo, fornecendo mais informações. Isso torna tarefas difíceis mais fáceis de serem realizadas do que apenas com a visão.
Ben Burchfiel, o gerente do laboratório de manipulação destrosa, acha "empolgante vê-los interagindo com seus ambientes". Primeiro, um "professor" demonstra um conjunto de habilidades e, "em questão de horas", o modelo aprende em segundo plano. Ele acrescenta que "é comum para nós ensinar um robô à tarde, deixá-lo aprender durante a noite e, então, chegar na manhã seguinte a um novo comportamento funcional".
Os pesquisadores estão tentando criar "Modelos de Comportamento Amplo", ou LBMs (sim, eu também gostaria que isso significasse "Modelos de Café da Manhã Amplo"), para robôs. Semelhante ao modo como os LLMs são treinados observando padrões na escrita humana, os LBMs da Toyota aprenderiam por observação e, então, "generalizariam, executando uma nova habilidade que nunca lhes foi ensinada", diz Russ Tedrake, professor de robótica do MIT e vice-presidente de pesquisa em robótica no TRI.
Usando esse processo, os pesquisadores dizem que treinaram mais de 60 habilidades desafiadoras, como "despejar líquidos, usar ferramentas e manipular objetos deformáveis". Eles querem aumentar esse número para 1.000 até o final de 2024.
Google e Tesla também têm feito pesquisas semelhantes com seus Robotic Transformers e RT-2, respectivamente. Semelhante à abordagem dos pesquisadores da Toyota, seus robôs usam a experiência que receberam para inferir como fazer as coisas. Teoricamente, robôs treinados em IA poderiam eventualmente realizar tarefas com pouca ou nenhuma instrução, além do tipo de direção geral que você daria a um ser humano ("limpe aquele derramamento", por exemplo).
Mas os robôs do Google, pelo menos, ainda têm um longo caminho a percorrer, como observou o The New York Times ao escrever sobre a pesquisa da gigante de buscas. O Times escreve que esse tipo de trabalho é geralmente "lento e trabalhoso", e fornecer dados de treinamento suficientes é muito mais difícil do que apenas alimentar um modelo de IA com toneladas de dados baixados da internet, como o artigo demonstra ao descrever um robô que identificou a cor de uma banana como branca.