A TRI revoluciona as habilidades dos robôs com a inovadora IA de Política de Difusão
TRI
- TRI revela IA para aquisição rápida de habilidades robóticas.
- Robôs ganham destreza diversificada sem codificação tradicional.
- A abordagem Diffusion Policy acelera o aprendizado dos robôs, garantindo segurança.
Em um passo significativo para aprimorar as capacidades dos robôs, o Toyota Research Institute (TRI) anunciou uma técnica pioneira de IA generativa conhecida como Diffusion Policy. Esta abordagem inovadora capacita os robôs a adquirir rapidamente novas habilidades complexas, expandindo assim sua utilidade em várias aplicações. Este desenvolvimento é reminiscente do impacto transformador que os grandes modelos de linguagem (LLMs) tiveram na IA conversacional.
Gill Pratt, CEO do TRI e Cientista Chefe da Toyota Motor Corporation, enfatizou o compromisso do instituto de amplificar o potencial humano por meio da robótica. Ele afirmou: “Nossa pesquisa em robótica visa amplificar as pessoas, em vez de substituí-las. Esta nova técnica de ensino é muito eficiente e produz comportamentos de alto desempenho, permitindo que os robôs amplifiquem as pessoas de muitas maneiras de forma muito mais eficaz.”
Anteriormente, ensinar novos comportamentos aos robôs era um processo trabalhoso e muitas vezes ineficiente, marcado por progresso lento e aplicabilidade limitada. Os robóticos geralmente tinham que investir tempo significativo na escrita de código complexo ou depender de inúmeras iterações de tentativa e erro para programar os comportamentos desejados. No entanto, a abordagem inovadora da TRI mudou o jogo.
A TRI ensinou com sucesso aos robôs mais de 60 habilidades intrincadas e destrosas usando a abordagem Diffusion Policy. Essas habilidades abrangem uma ampla gama de atividades, incluindo despejar líquidos, usar ferramentas e manipular objetos deformáveis. Notavelmente, essas conquistas foram alcançadas sem a necessidade de codificar novas instruções; o único requisito era fornecer ao robô novos dados. Construindo sobre este sucesso notável, a TRI estabeleceu metas ambiciosas de ensinar centenas de novas habilidades até o final do ano e uma impressionante 1.000 habilidades até o final de 2024.
O anúncio de hoje destaca a versatilidade dos robôs na adaptação a novos cenários e na execução de comportamentos diversos. Essas capacidades vão além de tarefas simples de “pegar e colocar”, permitindo que os robôs da TRI interajam com o mundo de maneiras ricas e variadas. Essa versatilidade é um passo significativo em direção à habilitação de robôs para apoiar humanos em situações cotidianas e ambientes imprevisíveis e em constante mudança.
Russ Tedrake, Vice-Presidente de Pesquisa em Robótica no TRI e Professor Toyota de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação, Aeronáutica e Astronáutica, e Engenharia Mecânica no MIT, expressou sua empolgação com o progresso. Ele observou: “As tarefas que estou vendo esses robôs executar são simplesmente incríveis; há apenas um ano, eu não teria previsto que estávamos próximos desse nível de destreza diversa.” O Dr. Tedrake destacou o aspecto excepcional da nova abordagem: sua capacidade de adquirir rapidamente e de forma confiável novas habilidades, mesmo em tarefas que envolvem objetos deformáveis, tecidos e líquidos, que historicamente representaram desafios significativos para os robôs.
Revolucionando a aquisição de habilidades robóticas
O modelo de comportamento robótico da TRI aprende por meio de uma combinação de demonstrações hápticas de um professor humano e uma descrição em linguagem do objetivo desejado. Posteriormente, uma política de difusão baseada em IA é empregada para facilitar o aprendizado da habilidade demonstrada. Este processo permite a implantação autônoma de novos comportamentos com base em dezenas de demonstrações. Notavelmente, esta abordagem entrega consistentemente resultados repetíveis e de alto desempenho, tudo alcançado a uma velocidade impressionante.
A abordagem Diffusion Policy, um esforço colaborativo entre o TRI e o grupo do Professor Song na Columbia University, representa uma poderosa técnica de IA generativa para aprendizado comportamental. Ela simplifica e acelera o processo de ensinar novos comportamentos aos robôs por meio de demonstrações.
A plataforma robótica da TRI é projetada sob medida para se destacar em tarefas de manipulação destrosa de dois braços, com foco especial em habilitar feedback háptico e sensoriamento tátil. Esta plataforma especializada fornece a base para as conquistas da TRI na expansão das capacidades dos robôs.
Olhando para o futuro, a TRI está determinada a continuar empurrando os limites da robótica. O instituto já demonstrou a aquisição de 60 habilidades destrosas e visa ensinar centenas a mais até o final do ano, com uma meta impressionante de 1.000 habilidades até o final de 2024. Este compromisso com o avanço rápido sublinha a dedicação da TRI em amplificar o potencial humano por meio da robótica.
Segurança no centro dos esforços de robótica da TRI
A segurança permanece uma preocupação primordial nos esforços de robótica da TRI. O instituto integrou fortes salvaguardas em seus sistemas, alimentados pelo framework Drake e sua pilha de controle de robôs personalizada. Essas medidas garantem que os robôs da TRI adiram a garantias de segurança, como evitar colisões consigo mesmos ou com seu ambiente.
A abordagem inovadora Diffusion Policy foi detalhada em uma publicação na conferência Robotics Science and Systems de 2023, fornecendo insights sobre os aspectos técnicos desta técnica pioneira. Informações técnicas adicionais podem ser encontradas no blog Medium da TRI.
Para saber mais sobre este avanço inovador em robótica, os interessados são convidados a participar de uma sessão de Perguntas e Respostas ao Vivo no LinkedIn em 4 de outubro, das 13h às 13h30 (ET) / das 10h às 10h30 (PT). Esta sessão oferecerá a oportunidade de ouvir diretamente a equipe de pesquisa em robótica da TRI. Para participar, inscreva-se no evento na página do LinkedIn da TRI.
O Toyota Research Institute (TRI) está na vanguarda da pesquisa voltada para aprimorar as capacidades humanas, com foco na melhoria da segurança e sustentabilidade. Liderado pelo Dr. Gill Pratt, a equipe dedicada de pesquisadores da TRI está liderando avanços em energia e materiais, inteligência artificial centrada no ser humano, direção interativa humana, aprendizado de máquina e robótica. Estabelecido em 2015, o TRI mantém escritórios em Los Altos, Califórnia, e Cambridge, Massachusetts, onde continua a impulsionar a inovação e o progresso no campo da robótica.
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Derrick Clinton
Derrick é um escritor freelancer com interesse em blockchain e criptomoedas. Ele trabalha principalmente nos problemas e soluções de projetos de cripto, oferecendo uma visão de mercado para investimentos. Ele aplica seus talentos analíticos a teses.
