Boston Dynamics Liderou uma Revolução Robótica. Agora Suas Máquinas Estão Aprendendo Novos Truques

Marc Raibert, fundador e presidente da Boston Dynamics , deu ao mundo uma coleção de máquinas de duas e quatro patas capazes de fazer parkour de cair o queixo, rotinas de dança contagiantes e empilhar prateleiras com maestria.

Raibert agora está procurando liderar uma revolução na inteligência dos robôs, bem como na acrobacia. E ele diz que os avanços recentes no aprendizado de máquina aceleraram a capacidade de seus robôs de aprender como executar movimentos difíceis sem ajuda humana. “A esperança é que seremos capazes de produzir muitos comportamentos sem ter que criar manualmente tudo o que os robôs fazem”, Raibert me disse recentemente.

A Boston Dynamics pode ter sido pioneira em robôs com pernas, mas agora faz parte de um grupo lotado de empresas que oferecem cães robôs e humanoides. Só esta semana, uma startup chamada Figure exibiu um novo humanoide chamado Helix, que aparentemente pode descarregar compras . Outra empresa, a x1, exibiu um humanoide de aparência musculosa chamado NEO Gamma fazendo tarefas domésticas . Uma terceira, a Apptronik, disse que planeja aumentar a fabricação de seu humanoide, chamado Apollo. No entanto, as demonstrações podem ser enganosas. Além disso, poucas empresas divulgam quanto custam seus humanoides, e não está claro quantas delas realmente esperam vendê-los como ajudantes domésticos.

O verdadeiro teste para esses robôs será o quanto eles podem fazer independentemente da programação humana e do controle direto. E isso dependerá de avanços como os que Raibert está promovendo. Em novembro passado, escrevi sobre esforços para criar tipos inteiramente novos de modelos para controlar robôs. Se esse trabalho começar a dar frutos, poderemos ver humanoides e quadrúpedes avançando mais rapidamente.

A Boston Dynamics vende um robô de quatro patas chamado Spot , que é usado em plataformas de petróleo, canteiros de obras e outros lugares onde as rodas têm dificuldade com o terreno. A empresa também faz um humanoide chamado Atlas para pesquisa. Raibert diz que a Boston Dynamics usou umatécnica de inteligência artificial chamada aprendizado por reforço para melhorar a capacidade do Spot de correr, para que ele se mova três vezes mais rápido. O mesmo método também está ajudando o Atlas a andar com mais confiança, diz Raibert.

Aprendizado por reforço é uma maneira de décadas de fazer um computador aprender a fazer algo por meio de experimentação combinada com feedback positivo ou negativo. Ele veio à tona na última década quando o Google DeepMind mostrou que poderia produzir algoritmos capazes de estratégia e jogabilidade sobre-humanas. Mais recentemente, engenheiros de IA usaram a técnica para fazer com que grandes modelos de linguagem se comportassem.

Raibert diz que novas simulações altamente precisas aceleraram o que pode ser um árduo processo de aprendizado ao permitir que robôs pratiquem seus movimentos in silico. “Você não precisa obter tanto comportamento físico do robô [para gerar] um bom desempenho”, ele diz.

Vários grupos acadêmicos publicaram trabalhos que mostram como o aprendizado por reforço pode ser usado para melhorar a locomoção com pernas. Uma equipe da UC Berkeley usou a abordagem para treinar um humanoide para andar pelo campus . Outro grupo da ETH Zurich está usando o método para guiar quadrúpedes por terrenos traiçoeiros .

A Boston Dynamics vem construindo robôs com pernas há décadas, com base nos insights pioneiros de Raibert sobre como os animais se equilibram dinamicamente usando o tipo de controle de baixo nível fornecido por seu sistema nervoso. Por mais ágeis que sejam as máquinas da empresa, no entanto, comportamentos mais avançados, incluindo dançar, fazer parkour e simplesmente navegar por uma sala, normalmente exigem uma programação cuidadosa ou algum tipo de controle remoto humano.

Em 2024, Raibert fundou o Robotics and AI (RAI) Institute para explorar maneiras de aumentar a inteligência de robôs com pernas e outros robôs para que eles possam fazer mais por conta própria. Enquanto esperamos que os robôs realmente aprendam a lavar a louça, a IA deve torná-los menos propensos a acidentes. "Você quebra menos robôs quando realmente começa a executar a coisa na máquina física", diz Al Rizzi, diretor de tecnologia do RAI Institute.

O que você acha dos muitos robôs humanoides que estão sendo demonstrados agora? Que tipos de tarefas você acha que eles deveriam fazer? Escreva para nós em [email protected] ou comente abaixo.