A Mistral lança o Robostral Navigate, seu primeiro modelo de robótica
- A Mistral AI lançou o Robostral Navigate, um modelo de 8 bilhões de parâmetros que permite aos robôs navegar em espaços complexos usando apenas uma câmera RGB e instruções em linguagem natural, sem necessidade de LiDAR ou sensores de profundidade.
- Ele obteve 76,6% no benchmark R2R-CE unseen, superando tanto rivais de câmera única quanto de múltiplos sensores, embora os resultados tenham sido obtidos em simulação, não em robôs implantados.
- O novo desenvolvimento é importante para operadores de armazéns, fábricas e logística, pois um sistema baseado apenas em câmeras pode reduzir drasticamente o custo do hardware dos robôs.
A empresa de IA Mistral AI revelou na quarta-feira um modelo de 8 bilhões de parâmetros, chamado Robostral Navigate, que orienta robôs com uma única câmera, marcando o primeiro movimento da empresa francesa na área de A físico.
O lançamento tem o objetivo de desafiar os sistemas de navegação pesados em sensores usados em armazéns e fábricas.
A Mistral AI constrói um novo sistema de navegação com IA
A startup sediada em Paris, avaliada em 11,7 bilhões de euros (cerca de US$ 13,4 bilhões) em sua rodada Série C de setembro, passou a maior parte de sua existência competindo com a OpenAI em texto e código. Seu novo modelo, Robostral Navigate, no entanto, coloca a empresa em uma categoria de tecnologia totalmente diferente.
De acordo com um comunicado de imprensa da Mistral, o modelo lida com “navegação incorporada”, que permite que um robô se mova por escritórios, casas, edifícios comerciais e espaços externos sem entrada externa.
No entanto, ao contrário dos modelos de navegação autônoma comuns que dependem de LiDAR, sensores de profundidade ou várias câmeras trabalhando juntas, o Robostral Navigate funciona com uma única câmera RGB. Tudo o que o modelo precisa é de uma instrução em linguagem simples, como um prompt de texto de IA, após o qual ele produz os comandos de movimento para executá-la.
Números de teste da Mistral AI
A Mistral AI diz que o modelo de IA robótica marcou 76,6% na validação não vista do R2R-CE, um benchmark que mede o quão bem um robô segue instruções em ambientes nos quais não foi treinado. Essa figura superou as melhores pontuações anteriores de câmera única em 9,7 pontos, de acordo com o The News International.
A AI Weekly reportou que o modelo também superou sistemas multi-sensores construídos com LiDAR e profundidade em 4,5 pontos, com uma pontuação de validação vista de 79,4%.
Se essas lacunas se mantiverem em situações da vida real, seria de extrema importância para aqueles interessados em robôs industriais. Naturalmente, a suposição geral na robótica móvel tem sido que as câmeras sozinhas são muito frágeis, portanto, uma pilha completa de sensores é obrigatória. Uma construção com apenas uma única câmera que iguale ou supere sistemas de pilha completa cortaria a conta de peças para máquinas de armazém e instalações.
Ceticismo em torno do uso na vida real
Vale notar que essas pontuações vêm de situações simuladas e não da vida real. A Mistral afirma ter treinado o modelo em cerca de 400.000 trajetórias em 6.000 cenas, usando um método que a empresa afirma reduziu os tokens de treinamento por um fator de 22, enquanto encurtou execuções que anteriormente levavam meses para apenas dias.
Mas, como a AI Weekly observou, a empresa não publicou nenhum resultado real de uso de robôs ou figuras sobre latência no dispositivo. Engenheiros também questionaram se uma taxa de sucesso de 76,6% é boa o suficiente para implantação na vida real.
A Mistral também está reportada em negociações para levantar cerca de 3 bilhões de euros (aproximadamente US$ 3,42 bilhões) com uma avaliação próxima de 20 bilhões de euros (cerca de US$ 23 bilhões).
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Opeyemi Olanrewaju
Opeyemi é especialista em criar e refinar conteúdo de alta qualidade focado em criptomoedas, mercados financeiros globais e economia. Formou-se pela Universidade de Ibadan com grau de MBBS. Trabalhou como Editor-Chefe da publicação editorial de sua faculdade e anteriormente na CFA. Por mais de seis anos, ajudou a salvaguardar a originalidade como editor de notícias na Cryptopolitan.
