A Mistral lança o Robostral Navigate, seu primeiro modelo robótico
- A Mistral AI lançou o Robostral Navigate, um modelo com 8 bilhões de parâmetros que permite que robôs naveguem em espaços complexos usando uma única câmera RGB e instruções em linguagem natural, sem a necessidade de sensores LiDAR ou de profundidade.
- O robô obteve 76,6% no teste de referência R2R-CE para ambientes não identificados, superando tanto os concorrentes com câmera única quanto os com múltiplos sensores, embora os resultados sejam provenientes de simulação e não de robôs em operação.
- Essa novidade é importante para operadores de armazéns, fábricas e logística, pois um sistema baseado apenas em câmeras pode reduzir drasticamente o custo do hardware de robôs.
A empresa de IA Mistral AI revelou na quarta-feira um modelo com 8 bilhões de parâmetros, chamado Robostral Navigate, que controla robôs com uma única câmera, marcando a primeira incursão da empresa francesa na IA física.
O lançamento tem como objetivo desafiar os sistemas de navegação com grande número de sensores utilizados em armazéns e fábricas.
A Mistral AI desenvolve um novo sistema de navegação com inteligência artificial
A startup parisiense, avaliada em 11,7 bilhões de euros (cerca de US$ 13,4 bilhões) em sua rodada de financiamento Série C em setembro, passou a maior parte de sua existência competindo com a OpenAI em texto e código. Seu novo modelo, o Robostral Navigate, no entanto, coloca a empresa em uma categoria tecnológica totalmente diferente.
Segundo um comunicado de imprensa da Mistral, o modelo lida com a "navegação incorporada", que permite que um robô se mova por escritórios, residências, edifícios comerciais e espaços ao ar livre sem intervenção externa.
No entanto, ao contrário dos modelos de navegação autônoma convencionais que dependem de LiDAR, sensores de profundidade ou várias câmeras trabalhando em conjunto, o Robostral Navigate funciona com uma única câmera RGB. Tudo o que o modelo precisa é de uma instrução em linguagem natural, como um comando de texto para IA, após o que ele gera os comandos de movimento para executá-la.
Números de teste da Mistral AI
A Mistral AI afirma que seu modelo de IA robótica obteve 76,6% na validação R2R-CE (unseed), um teste que mede o desempenho de um robô em seguir instruções em ambientes para os quais não foi treinado. Esse resultado superou as melhores pontuações anteriores obtidas com uma única câmera em 9,7 pontos percentuais, segundo o The News International.
A AI Weekly informou que o modelo também superou sistemas multissensor baseados em LiDAR e profundidade por 4,5 pontos, com uma pontuação de validação de 79,4%.
Se essas lacunas se confirmarem em situações reais, isso será de extrema importância para os interessados em robôs industriais. Naturalmente, a suposição geral em robótica móvel tem sido a de que câmeras sozinhas são muito frágeis, tornando um conjunto completo de sensores indispensável. Uma solução com apenas uma câmera que iguale ou supere sistemas com conjuntos completos de sensores reduziria drasticamente o custo de componentes para máquinas em armazéns e instalações.
Ceticismo em relação ao uso na vida real
Vale ressaltar que esses resultados provêm de situações simuladas e não da vida real. A Mistral afirma ter treinado o modelo em cerca de 400.000 trajetórias em 6.000 cenários, usando um método que, segundo a empresa, reduziu os tokens de treinamento em 22 vezes, além de encurtar execuções que antes levavam meses para apenas alguns dias.
Mas, como observou a AI Weekly, a empresa não publicou nenhum resultado real de uso do robô nem dados sobre a latência no dispositivo. Engenheiros também questionaram se uma taxa de sucesso de 76,6% é suficiente para implantação na vida real.
Segundo informações, a Mistral também está em negociações para captar cerca de 3 bilhões de euros (aproximadamente US$ 3,42 bilhões) com uma avaliação próxima a 20 bilhões de euros (cerca de US$ 23 bilhões).
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Opeyemi Olanrewaju
Opeyemi é especialista na criação e aprimoramento de conteúdo de alta qualidade focado em criptomoedas, mercados financeiros globais e economia. Ele se formou em Medicina pela Universidade de Ibadan. Trabalhou como editor-chefe da publicação editorial de sua faculdade e anteriormente na CFA. Por mais de seis anos, contribuiu para a preservação da singularidade do conteúdo como editor de notícias da Cryptopolitan.
