Uma versão destas perguntas e respostas apareceu pela primeira vez no boletim informativo gratuito sobre robótica do TechCrunch, Actuator. Inscreva-se aqui.
Estamos encerrando nossa série de perguntas e respostas sobre robótica de final de ano com esta entrada de Deepu Talla. Quando visitei a sede da NVIDIA na Bay Area, em outubro. Por mais de uma década, Talla foi vice-presidente e gerente geral da gigante dos chips – Embedded & Edge Computing. Ele oferece uma visão única sobre o estado da robótica em 2023 e para onde as coisas estão indo no futuro. Nos últimos anos, a NVIDIA se estabeleceu como uma importante plataforma para simulação, prototipagem e implantação de robótica.
Perguntas e respostas anteriores:
Créditos da imagem: NVIDIA
Que papel(s) a IA generativa desempenhará no futuro da robótica?
Já estamos vendo melhorias de produtividade com IA generativa em todos os setores. Claramente, o impacto da GenAI será transformador em toda a robótica, desde a simulação até ao design e muito mais.
- Simulação: Os modelos serão capazes de acelerar o desenvolvimento de simulações, preenchendo as lacunas entre artistas técnicos e desenvolvedores 3D, construindo cenas, construindo ambientes e gerando ativos. Esses ativos GenAI terão maior uso para geração de dados sintéticos, treinamento de habilidades robóticas e testes de software.
- IA multimodal: os modelos baseados em transformadores melhorarão a capacidade dos robôs de compreender melhor o mundo ao seu redor, permitindo-lhes trabalhar em mais ambientes e concluir tarefas complexas.
- (re)programação de robôs: Maior capacidade de definir tarefas e funções em linguagem simples para tornar os robôs mais gerais/polivalentes.
- Projeto: Projetos mecânicos inovadores para melhor eficiência — por exemplo, efetores finais.
O que você acha do fator de forma humanóide?
Projetar robôs autônomos é difícil. Os humanóides são ainda mais difíceis. Ao contrário da maioria dos AMRs que compreendem principalmente obstáculos ao nível do solo, os humanóides são manipuladores móveis que precisarão de IA multimodal para compreender melhor o ambiente ao seu redor. É necessária uma quantidade incrível de processamento de sensores, controle avançado e execução de habilidades.
Avanços nas capacidades generativas de IA para construir modelos fundamentais estão tornando as habilidades robóticas necessárias para humanóides mais generalizáveis. Paralelamente, estamos vendo avanços em simulações que podem treinar os sistemas de controle baseados em IA, bem como os sistemas de percepção.
Depois da fabricação e dos armazéns, qual é a próxima categoria importante da robótica?
Os mercados onde as empresas estão a sentir os efeitos da escassez de mão-de-obra e das mudanças demográficas continuarão a alinhar-se com as oportunidades correspondentes da robótica. Isso abrange empresas de robótica que trabalham em diversos setores, desde a agricultura até a entrega final, o varejo e muito mais.
Um desafio importante na construção de robôs autônomos para diferentes categorias é construir os mundos virtuais 3D necessários para simular e testar as pilhas. Mais uma vez, a IA generativa ajudará, permitindo que os desenvolvedores construam ambientes de simulação realistas mais rapidamente. A integração da IA na robótica permitirá uma maior automação em ambientes mais ativos e menos “amigáveis aos robôs”.
Quão distantes estão os verdadeiros robôs de uso geral?
Continuamos a ver os robôs se tornarem mais inteligentes e capazes de realizar múltiplas tarefas em um determinado ambiente. Esperamos ver um foco contínuo em problemas específicos da missão, ao mesmo tempo que os tornamos mais generalizáveis. A verdadeira autonomia incorporada de uso geral está ainda mais distante.
Os robôs domésticos (além dos aspiradores) decolarão na próxima década?
Teremos assistentes pessoais, cortadores de grama e robôs úteis para auxiliar os idosos no uso comum.
A compensação que tem dificultado os robôs domésticos, até o momento, é o eixo de quanto alguém está disposto a pagar pelo seu robô e se o robô entrega esse valor. Os aspiradores robóticos há muito que agregam valor ao seu preço, daí a sua popularidade.
Além disso, à medida que os robôs se tornam mais inteligentes, ter interfaces de usuário intuitivas será fundamental para uma maior adoção. Os robôs que conseguem mapear o seu próprio ambiente e receber instruções por voz serão mais fáceis de utilizar pelos consumidores domésticos do que os robôs que requerem alguma programação.
A próxima categoria a decolar provavelmente seria focada primeiro em atividades ao ar livre – por exemplo, cuidado autônomo de gramados. Outros robôs domésticos, como assistentes pessoais/de saúde, mostram-se promissores, mas precisam enfrentar alguns dos desafios internos encontrados em ambientes domésticos dinâmicos e não estruturados.
Que história/tendência importante da robótica não está recebendo cobertura suficiente?
A necessidade de uma abordagem de plataforma. Muitas startups de robótica não conseguem escalar porque estão construindo robôs que funcionam bem para uma tarefa ou ambiente específico. Para a viabilidade comercial em escala, é importante desenvolver robôs que sejam mais generalizáveis – isto é, que possam adicionar novas habilidades rapidamente ou trazer as habilidades existentes para novos ambientes.
Os roboticistas precisam de plataformas com ferramentas e bibliotecas para treinar e testar IA para robótica. A plataforma deve fornecer capacidades de simulação para treinar modelos, gerar dados sintéticos e exercitar toda a pilha de software robótico, com a capacidade de executar os modelos generativos de IA mais recentes e emergentes diretamente no robô.
As startups e empresas de robótica bem-sucedidas de amanhã devem concentrar-se no desenvolvimento de novas competências robóticas e tarefas de automação e aproveitar toda a extensão das plataformas de desenvolvimento ponta a ponta disponíveis.
