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Nvidia acredita que conceito pode ajudar dispositivos a realizarem mais complexas no mundo real. Em mar\u00e7o, a empresa lan\u00e7ou o Isaac Gr00t N1, modelo treinado para ajudar rob\u00f4s a manusearem objetos. Demonstra\u00e7\u00e3o de rob\u00f4 com modelo Isaac Gr00t N1, da Nvidia
\nDivulga\u00e7\u00e3o\/Nvidia
\nA Nvidia, gigante de chips e semicondutores, se prepara para o que vem ap\u00f3s a intelig\u00eancia artificial generativa, marcada pelo lan\u00e7amento de servi\u00e7os como o ChatGPT, Gemini e Copilot. Agora, a aposta da empresa \u00e9 a intelig\u00eancia artificial f\u00edsica.
\nA ideia \u00e9 permitir que rob\u00f4s humanoides e dispositivos como bra\u00e7os rob\u00f3ticos de f\u00e1bricas consigam fazer a\u00e7\u00f5es complexas no mundo real, explicou nesta segunda-feira (28) o diretor-executivo da Nvidia na Am\u00e9rica Latina, Marcio Aguiar, durante o Web Summit Rio.
\n“Estamos nos movendo para a era da IA f\u00edsica, em que rob\u00f4s auxiliam humanos em tarefas de forma repetitiva e muito mais eficiente”, disse o executivo.
\nA Nvidia lan\u00e7ou em mar\u00e7o o Isaac Gr00t N1, modelo de intelig\u00eancia artificial que serve de base para outras empresas criarem seus pr\u00f3prios rob\u00f4s humanoides.
\nA empresa afirma que a novidade ajuda a acelerar a cria\u00e7\u00e3o desses dispositivos porque o modelo j\u00e1 \u00e9 pr\u00e9-treinado para agarrar, mover e passar objetos de uma m\u00e3o para a outra, al\u00e9m de fazer tarefas que exigem v\u00e1rias etapas.
\nA partir dele, desenvolvedores e pesquisadores podem fazer o chamado p\u00f3s-treinamento para tarefas espec\u00edficas em seu contexto.
\n“Se voc\u00ea quer dar a um humanoide poder de racioc\u00ednio, n\u00f3s trazemos o c\u00e9rebro”, disse o executivo em entrevista ao g1. “A Nvidia n\u00e3o fabrica nenhum rob\u00f4, nenhum drone, nenhuma c\u00e2mera, mas d\u00e1 para todos esses fabricantes esse poder computacional”.
\nA empresa diz que outros modelos de IA generativa, como GPT, da OpenAI, e Llama, da Meta, n\u00e3o compreendem t\u00e3o bem o mundo f\u00edsico, o que limita a a\u00e7\u00e3o de rob\u00f4s treinados a partir deles.
\nCom o conceito de IA f\u00edsica, modelos s\u00e3o treinados para ter mais compreens\u00e3o de espa\u00e7o e de regras de f\u00edsica do mundo real.
\nEsse treinamento \u00e9 feito por uma t\u00e9cnica chamada de aprendizado por refor\u00e7o, em que dispositivo consegue identificar imprevistos e encontrar uma solu\u00e7\u00e3o rapidamente.
\nIsso permite que rob\u00f4s se tornem bons para embalar caixas, construir ve\u00edculos ou circular em ambientes sem supervis\u00e3o, por exemplo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"