Google Apresenta 'Constituição do Robô' para Aprimorar a Tomada de Decisão dos Droides de IA
- A 'Constituição Robótica' do Google melhora a segurança e a tomada de decisão dos robôs impulsionados por IA.
- O sistema AutoRT combina Modelos Visuais e de Linguagem Grande para aprimorar as capacidades dos robôs.
- O SARA-RT revoluciona a eficiência, com um aumento de 10,6% na precisão da robótica.
Em um movimento inovador, a equipe de robótica do DeepMind do Google introduziu três avanços significativos destinados a melhorar as capacidades de tomada de decisão de robôs que operam em ambientes externos. Entre essas inovações está um sistema exclusivo para coleta de dados de treinamento, acompanhado pelo que o Google chama de "Constituição do Robô". Esse desenvolvimento deve permitir que os robôs tomem decisões mais rápidas, inteligentes e seguras enquanto trabalham ao lado dos humanos.
AutoRT: Um sistema avançado de coleta de dados
O AutoRT do DeepMind é um sistema de coleta de dados de última geração projetado para capacitar os robôs a entenderem seu entorno, adaptarem-se a novas situações e selecionarem as tarefas mais apropriadas. Ele aproveita tanto um Modelo de Linguagem Visual (VLM) quanto um Modelo de Linguagem Grande (LLM) trabalhando em harmonia.
O VLM é responsável por perceber o ambiente do robô e identificar objetos visíveis. Enquanto isso, o LLM serve como o tomador de decisões, sugerindo tarefas que o robô pode realizar. Essa abordagem de modelo duplo permite que os robôs tomem decisões informadas e naveguem por seus arredores com mais eficiência.
Inspirado nas 'Três Leis da Robótica' de Asimov
A Constituição do Robô, inspirada nas "Três Leis da Robótica" do visionário escritor de ficção científica Isaac Asimov, funciona como um conjunto de diretrizes de segurança para robôs alimentados por IA. Esta constituição instrui o LLM a evitar tarefas que envolvam humanos, animais, objetos afiados e aparelhos elétricos, garantindo a segurança tanto dos robôs quanto de seus contrapartes humanos.
Medidas de segurança aprimoradas
O DeepMind tomou precauções adicionais para aumentar a segurança desses robôs. Se a força nas juntas de um robô exceder um limite predeterminado, ele parará automaticamente. Além disso, há um interruptor de desligamento físico disponível para os operadores humanos, permitindo que eles desativem os robôs quando necessário, fornecendo uma camada adicional de segurança.
Testes e implementação no mundo real
Em apenas sete meses, o Google implantou com sucesso cinquenta e três robôs AutoRT em quatro prédios de escritórios. Durante esse período, eles realizaram mais de setenta e sete mil testes para avaliar as capacidades dos robôs. Alguns desses robôs foram controlados remotamente por operadores humanos, enquanto outros seguiram scripts predefinidos ou operaram de forma autônoma usando o modelo de aprendizado de IA Robotic Transformer (RT-2) do Google.
Notavelmente, esses robôs têm uma aparência prática, com uma câmera, um braço robótico e uma base móvel. O Modelo de Linguagem Visual (VLM) é fundamental para ajudá-los a entender seu entorno e identificar objetos, enquanto o Modelo de Linguagem Grande (LLM) auxilia na tomada de decisões, garantindo que os robôs realizem tarefas de forma eficaz e segura.
Apresentando o SARA-RT: Um avanço em eficiência
Um dos avanços mais significativos neste empreendimento é a introdução da Atenção Robusta Auto-Adaptativa para Transformadores de Robótica (SARA-RT). Este sistema foi desenvolvido para otimizar os modelos de Transformador de Robótica (RT), tornando-os mais eficientes em aplicações do mundo real.
A arquitetura de rede neural RT, que desempenhou um papel fundamental nos últimos avanços nos sistemas de controle robótico, especialmente no modelo de ponta RT-2, viu melhorias notáveis. Os modelos SARA-RT-2 de melhor desempenho demonstraram uma melhoria notável de 10,6% na precisão e um aumento de 14% na velocidade em comparação com seus contrapartes RT-2, tudo isso usando um histórico conciso de imagens como entrada.
Um divisor de águas para a eficiência da robótica
A introdução do SARA-RT está sendo aclamada como um divisor de águas no campo da robótica. Ela representa o primeiro mecanismo de atenção escalável que melhora significativamente a eficiência computacional sem comprometer a qualidade da tomada de decisões. Este desenvolvimento está destinado a revolucionar a forma como os robôs operam em cenários do mundo real, tornando-os mais capazes, eficientes e seguros.
Os recentes avanços da equipe de robótica do DeepMind do Google em robótica impulsionada por IA, incluindo a introdução de uma "Constituição do Robô" e do sistema inovador SARA-RT, marcam um salto significativo no mundo da robótica. Espera-se que essas inovações melhorem as capacidades de tomada de decisão dos robôs em ambientes externos, tornando-os mais inteligentes, seguros e eficientes. Com testes no mundo real e resultados impressionantes, o compromisso do Google com o avanço do campo da robótica é evidente, prometendo um futuro onde robôs e humanos possam colaborar de forma perfeita e segura.
As mentes mais inteligentes do setor de criptomoedas já leem nosso boletim informativo. Quer entrar? Junte-se a eles.
Aviso Legal. As informações fornecidas não constituem aconselhamento de investimento. Cryptopolitan.com não assume responsabilidade por quaisquer investimentos realizados com base nas informações fornecidas nesta página. Recomendamos fortemente a realização de pesquisa independente e/ou consulta com um profissional qualificado antes de tomar quaisquer decisões de investimento.
Editah Patrick
Editah é uma analista de fintech versátil com profundo conhecimento em domínios de blockchain. Assim como a tecnologia a fascina, ela considera o cruzamento entre tecnologia e finanças algo deslumbrante. Seu interesse particular em carteiras digitais e blockchain auxilia seu público.
