A Meta Platforms revelou uma nova geração de robôs de IA que podem aprender a realizar habilidades sensório-motoras desafiadoras assistindo a vídeos de humanos.
Os pesquisadores de IA da empresa desenvolveram duas inovações: coordenação sensório-motora adaptativa (ASC) e córtex visual (VC-1) i robot AI. O ASC é uma estrutura que permite que os robôs aprendam com vídeos de humanos realizando tarefas cotidianas e depois adaptem suas ações a diferentes ambientes e formas de realização.
A Meta é outra grande empresa de tecnologia focada no desenvolvimento de IA. No entanto, a empresa está tentando alcançar a Microsoft, que até agora é o principal player de IA dominante graças à sua parceria com a OpenAI.
Visão e movimento de IA robótica sem aprendizado de dados
Esses dois desenvolvimentos permitirão que robôs com IA funcionem sem a necessidade de obter dados do mundo real. Muitas vezes pensamos na IA como uma espécie de cérebro, mas e se ela também pudesse ter um corpo? O futuro dos robôs autônomos com aprendizado de IA e capacidades generativas ainda está distante. No entanto, se 2023 mostrou alguma coisa, é que a IA está aqui e o desenvolvimento está avançando.
VC-1 é um modelo de percepção compatível com uma ampla gama de habilidades sensório-motoras, ambientes e formas de realização.
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“VC-1 é treinado em vídeos de pessoas realizando tarefas diárias do novo conjunto de dados Ego4D criado por Meta AI e parceiros acadêmicos. E o VC-1 iguala ou supera os resultados de ponta em 17 tarefas sensório-motoras diferentes em ambientes virtuais”, disse o comunicado de imprensa da Meta.
Os pesquisadores disseram que foram inspirados pelo córtex visual humano, a região do cérebro que (juntamente com o córtex motor) permite que um organismo converta a visão em movimento. De acordo com a equipe, eles queriam desenvolver um córtex visual artificial que permitisse que os robôs aprendessem com vídeos de interações humanas com o mundo real e simulado interações em mundos virtuais.
ASC é uma estrutura que pode adaptar as ações do robô a diferentes ambientes e formas de realização. É quase perfeito no funcionamento em ambientes físicos. Tem uma taxa de sucesso de 98%, de acordo com o postagem de blog, em cópia robótica móvel, que envolve mover-se em direção a um objeto, pegá-lo, movê-lo para outro local e colocá-lo.
Criando novas maneiras de os robôs aprenderem observando as interações humanas
Um dos principais desafios da IA é que ela precisa dados para aprender em ambos os casos. Os pesquisadores da Meta desenvolveram “novas maneiras de os robôs aprenderem, usando vídeos de interações humanas com o mundo real e interações simuladas em mundos simulados”.
A pesquisa foi apresentada no Conferência Internacional sobre Representações de Aprendizagem (ICLR) 2023 e publicado em um artigo intitulado”Onde estamos na busca de um córtex visual artificial para inteligência incorporada?”.
A pesquisa da Meta é importante porque faz um avanço na detecção de imagens do mundo real, recursos visuais e movimentos. A IA de computação já pode detectar objetos em imagens e atuar como um modelo de”visão”para o software. O recente Azure Cognitive Service for Vision da Microsoft é um bom exemplo.
Azure Cognitive Service for Vision – que agora está disponível em versão prévia – oferece aos desenvolvedores ferramentas para integrar componentes visuais em seus aplicativos. Por exemplo, a plataforma fornece análise de imagem, detecção facial, marcação de imagem, leitura de texto, extração de texto com reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e reconhecimento facial.
Seeing AI é outro projeto da Microsoft que tem objetivos semelhantes ao trabalho da Meta. Lançado em 2017, o serviço é uma espécie de precursor inovador para o tipo de IA de visão do mundo real para robótica moderna. O aplicativo iOS usa visão computacional para fornecer usuários com deficiência visual uma descrição de seus arredores e ambiente.
Após o download, os usuários apontam a câmera do iPhone para uma pessoa e deixam a IA assumir o controle. O aplicativo dirá quem é a pessoa e sua emoção atual. Vendo A IA também funcionará em itens, como produtos.
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Também em 2017, durante sua conferência anual Build, a Microsoft discutiu como está usando IA na tecnologia de câmeras para tornar os locais de trabalho mais seguros. Os modelos de IA visual podem escanear ambientes em busca de perigos e alertar os usuários. Essa tecnologia é semelhante ao Seeing AI e também pode funcionar por meio de uma câmera de smartphone.
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Parte do serviço Azure Edge AI, esse modelo na câmera funciona de maneira semelhante caminhos para a IA do Meta. Uma diferença fundamental é que a Meta está ensinando sua IA a ser independente e aprender observando as interações do mundo real e os movimentos humanos. Ele não requer um conjunto de dados, e é por isso que pode ser um grande avanço para a robótica.
Desenvolvimento de meta turboalimentação para alcançar a Microsoft
No mês passado, O CEO da Meta, Mark Zuckerberg, revelou que a empresa está fundindo suas equipes de desenvolvimento de IA em uma única divisão. Ele diz que a empresa quer”turbinar”seu desenvolvimento de IA. A Meta fez a transição do Facebook para se concentrar no desenvolvimento do Metaverso. A empresa viu a tecnologia de realidade aumentada como o próximo grande avanço.
No entanto, a integração da IA tem alcançou um novo nível e a Meta foi uma das empresas pegas de surpresa pelos produtos da Microsoft, como Bing Chat, Microsoft 365 Copilot e Azure OpenAI Service. Embora a Microsoft já seja legitimamente uma empresa de IA, seus rivais de Big Tech não são tão maduros em seus Desenvolvimento de IA.
Dica do dia: O histórico de arquivos é um recurso de backup do Windows que salva cada versão dos arquivos nas pastas Documentos, Imagens, Vídeos, Área de trabalho e OneDrive off-line Embora seu nome implique um foco principal no controle de versão, você pode realmente usá-lo como uma ferramenta de backup completa para seus documentos importantes.