Bots humanoides: da fantasia científica à aplicação real

Os robôs humanoides estão rapidamente saindo das obras de ficção científica para a realidade. A queda constante dos custos de hardware, o aumento contínuo dos investimentos de capital, juntamente com os avanços técnicos na flexibilidade de movimento e nas capacidades operacionais, são três fatores que se fundem e impulsionam ativamente a próxima grande iteração da plataforma no campo da computação. Embora a capacidade computacional e os dispositivos de hardware estejam se tornando cada vez mais commoditizados, proporcionando uma vantagem de baixo custo para a engenharia robótica, a indústria ainda enfrenta a limitação do gargalo de dados de treinamento.

Reborn é um dos poucos projetos que utiliza inteligência artificial física descentralizada (DePAI) para crowdsourcing de dados de movimento e sintéticos de alta precisão, e para construir modelos básicos de Bots, o que o coloca em uma posição única e favorável para impulsionar a implantação de robôs humanoides. O projeto é liderado por uma equipe fundadora com um forte conhecimento técnico, cujos membros têm experiência em pesquisa acadêmica e posições de professor em várias universidades renomadas, refletindo não apenas um alto nível acadêmico, mas também uma capacidade de execução em engenharia no mundo real.

De forma de função única para forma multifuncional

A comercialização da tecnologia de Bots não é um conceito novo. Bots domésticos, como aspiradores de pó ou câmaras para animais de estimação, são todos dispositivos de função única. Com o desenvolvimento da inteligência artificial, os Bots estão evoluindo de máquinas de função única para formas multifuncionais, visando adaptar-se a operações em ambientes abertos.

Os Bots humanoides irão gradualmente evoluir de tarefas básicas como limpeza e cozinha para funções mais complexas, como serviços de receção, combate a incêndios e até cirurgias, nos próximos 5 a 15 anos. Os desenvolvimentos recentes estão transformando os Bots humanoides de ficção científica em realidade.

As dinâmicas de mercado mostram que mais de 100 empresas já se posicionaram na área de Bots. A tecnologia de hardware conseguiu superar o Vale da Estranheza: a nova geração de Bots exibe movimentos tão naturais e fluidos como um fluxo de nuvens, permitindo-lhes realizar interações humanizadas em ambientes reais. Um determinado modelo de Bot possui uma velocidade de caminhada de até 3,3 metros por segundo, muito acima da média humana de 1,4 metros por segundo.

Até 2032, espera-se que o custo dos robôs humanoides seja inferior ao nível salarial da mão-de-obra nos Estados Unidos, o que abrirá um novo paradigma de custos.

Gargalos de desenvolvimento: dados de treino do mundo real

Apesar de haver fatores claramente favoráveis no campo dos Robots humanos, a baixa qualidade dos dados e a falta de dados continuam a impedir a sua implementação em larga escala.

Outras tecnologias de entidades de inteligência artificial, como a tecnologia de condução autónoma, já resolveram basicamente os problemas de dados através das câmaras e sensores instalados em veículos existentes. Por exemplo, em certos sistemas de condução autónoma, estas frotas são capazes de gerar bilhões de milhas de dados de condução em estrada real. Nos primeiros estágios de desenvolvimento, estas empresas colocaram os veículos na estrada com um monitor humano no banco do passageiro a realizar treino em tempo real.

No entanto, os consumidores são pouco propensos a aceitar a existência de "Bots babás". Os Bots devem ter um desempenho elevado prontamente utilizável, o que torna a coleta de dados antes da implementação crucial. Todo o treinamento deve ser concluído antes da produção comercial, enquanto a escala e a qualidade dos dados permanecem um problema contínuo.

Apesar de cada modo de treino ter a sua própria unidade de escala, a comparação revela claramente a diferença de magnitude que a disponibilidade de dados da tecnologia Bots enfrenta:

• O tamanho dos dados de treino de um grande modelo de linguagem ultrapassa 150 trilhões de marcas de texto.
• Alguns geradores de imagens utilizam bilhões de pares de texto de vídeo etiquetados.
• Em comparação, o maior conjunto de dados de Bots contém apenas cerca de 2,4 milhões de registros de interação.

Esta diferença explica por que a tecnologia dos Bots ainda não alcançou um verdadeiro modelo básico como os grandes modelos de linguagem, sendo que a chave está na base de dados que ainda não está completa.

Os métodos tradicionais de coleta de dados são inadequados para atender à demanda em escala dos dados de treinamento de robôs humanoides. Os métodos existentes incluem:

• Simulação: baixo custo, mas falta de cenários de limites reais (o abismo entre simulação e realidade)
• Vídeo na Internet: incapaz de fornecer a sensação corporal e o ambiente de feedback de força necessários para o aprendizado dos Bots.
• Dados do mundo real: Embora sejam precisos, necessitam de controle remoto e operação manual, o que resulta em altos custos (mais de 40 mil dólares por robô) e falta de escalabilidade.

Treinar modelos em ambientes virtuais é barato e escalável, mas esses modelos muitas vezes enfrentam dificuldades na implementação no mundo real. Este problema é conhecido como a lacuna entre o virtual e o real (Sim2Real).

Por exemplo, os Bots treinados em ambientes simulados podem facilmente pegar objetos com iluminação perfeita e superfícies lisas, mas quando enfrentam ambientes desordenados, texturas irregulares ou uma variedade de situações inesperadas que os humanos consideram normais no mundo real, muitas vezes ficam sem saber o que fazer.

Reborn oferece uma forma económica e rápida de obter dados do mundo real através de crowdsourcing, ajudando a fortalecer o treinamento de Bots e a resolver o problema do "gap Sim2Real".

Reborn: A visão full-stack da IA descentralizada

A Reborn está a construir uma plataforma de software e dados verticalmente integrada voltada para aplicações de robôs inteligentes corporais. O objetivo central da empresa é resolver o problema do gargalo de dados no campo dos robôs humanoides, mas a sua visão vai muito além disso. Através do desenvolvimento autónomo de hardware, infraestrutura de simulação multimodal e a combinação de modelos base, a Reborn tornará-se o impulsionador de pilha completa para a realização da inteligência corporal.

A plataforma Reborn começa com o dispositivo de captura de movimento de consumo exclusivo "ReboCap" e constrói um ecossistema de jogos de realidade aumentada e realidade virtual em rápida expansão. Os usuários trocam dados de movimento de alta fidelidade por recompensas de incentivo na rede, impulsionando o desenvolvimento contínuo da plataforma. Atualmente, a Reborn já vendeu mais de 5000 unidades do dispositivo ReboCap, com 160 mil usuários ativos mensais, e estabeleceu um caminho claro de crescimento para ultrapassar 2 milhões de usuários até o final do ano.

O que é notável é que esse crescimento se deve inteiramente ao desenvolvimento natural: os usuários são atraídos pela diversão do próprio jogo, enquanto os streamers utilizam o ReboCap para capturar em tempo real a postura digital. Esse ciclo virtuoso que se forma espontaneamente possibilita a produção de dados escaláveis, de baixo custo e alta fidelidade, fazendo com que o conjunto de dados Reborn se torne um recurso de treinamento adotado por empresas de robôs de ponta.

A segunda camada do stack de software ReBorn é o Roboverse: uma plataforma de dados multimodal que unifica um ambiente de simulação fragmentado. Atualmente, o campo da simulação é altamente fragmentado, com várias ferramentas atuando de forma isolada; embora cada uma tenha suas vantagens, elas não conseguem se comunicar. Esta divisão atrasa o progresso da pesquisa e aumenta a discrepância entre a simulação e a realidade. O Roboverse, ao implementar a padronização de múltiplos simuladores, criou uma infraestrutura virtual compartilhada para o desenvolvimento e avaliação de modelos de Bots. Esta integração apoia testes de referência consistentes, aumentando significativamente a capacidade de escalabilidade e generalização do sistema.

Roboverse implementou uma colaboração sem costura. O primeiro coleta em grande escala dados do mundo real, enquanto o segundo constrói um ambiente de simulação para impulsionar o treinamento de modelos, ambos colaborando para mostrar a verdadeira força da rede de inteligência física distribuída Reborn. Esta plataforma está a criar um ecossistema de desenvolvedores de inteligência artificial física que vai além da mera obtenção de dados, com funcionalidades que já se estendem ao campo de implementação de modelos reais e licenciamento comercial.

Modelo Base Reborn

Um dos componentes mais críticos na pilha tecnológica Reborn pode ser o modelo base Reborn (RFM). Como um dos primeiros modelos base de Bots, este modelo está sendo desenvolvido como o sistema central da nova infraestrutura de inteligência artificial física. Sua posição é semelhante à de modelos base de linguagem tradicionais, mas voltada para o campo dos Bots.

Os três principais componentes do stack tecnológico Reborn (plataforma de dados ReboCap, sistema de simulação Roboverse e mecanismo de autorização do modelo RFM) constroem em conjunto uma sólida barreira de integração vertical. Ao combinar dados de movimento crowdsourced com um poderoso sistema de simulação e um sistema de autorização de modelos, o Reborn é capaz de treinar modelos base que possuem capacidade de generalização entre cenários. Este modelo pode suportar aplicações robóticas diversificadas em indústrias, consumo e pesquisa, permitindo uma implementação generalizada sob uma vasta gama de dados diversos.

Reborn está a promover ativamente o processo de comercialização da sua tecnologia, tendo iniciado projetos piloto pagos com várias empresas e estabelecido parcerias estratégicas com várias empresas de Bots. O mercado de Bots humanoides na China está a passar por um rápido crescimento, representando cerca de 32,7% do mercado global. É importante notar que uma empresa chinesa detém mais de 60% da quota do mercado global de Bots de quatro patas e é uma das seis fabricantes chinesas que planeiam produzir mais de 1000 Bots humanoides até 2025.

O papel da tecnologia de criptomoedas na pilha de tecnologia de inteligência artificial física

A tecnologia de criptografia está construindo uma pilha vertical completa para inteligência artificial no mundo físico. Embora os projetos relacionados pertençam a diferentes camadas da pilha de inteligência artificial física, eles têm um ponto em comum: são 100% projetos DePAI. O DePAI, através de incentivos em tokens, permeia toda a pilha tecnológica, criando um mecanismo de escalabilidade aberto, combinável e sem permissões, e é essa inovação que torna o desenvolvimento descentralizado da inteligência artificial física uma realidade.

A Reborn ainda não lançou tokens até hoje, e o crescimento orgânico de seus negócios é ainda mais notável. Quando o mecanismo de incentivo de tokens for oficialmente iniciado, a participação na rede será um elemento-chave para acelerar o efeito flywheel DePAI: os usuários que adquirirem dispositivos de hardware Reborn (ReboCap) poderão receber incentivos da equipe do projeto, enquanto as empresas de desenvolvimento de robôs pagarão recompensas de contribuição aos detentores de ReboCap. Esse duplo incentivo irá promover mais pessoas a adquirirem e utilizarem os dispositivos ReboCap. Ao mesmo tempo, a equipe do projeto incentivará dinamicamente a coleta de dados de comportamento personalizados de alto valor, a fim de fechar mais efetivamente a lacuna tecnológica entre a simulação e a aplicação real (Sim2Real).

O "momento disruptivo" no campo dos Bots não será desencadeado pelas próprias empresas de Bots, uma vez que a implementação de hardware é muito mais complexa do que o software. O crescimento explosivo da tecnologia de Bots é naturalmente limitado pelo custo, disponibilidade de hardware e complexidade de implementação, obstáculos que não existem em software puramente digital.

O ponto de viragem dos robôs humanoides não está em quão impressionante é o protótipo, mas sim em como os custos caem para uma faixa acessível ao público, assim como a popularização dos smartphones ou computadores na época. Quando os custos diminuem, o hardware torna-se apenas um bilhete de entrada, e a verdadeira vantagem competitiva reside nos dados e modelos: mais especificamente, na escala, qualidade e diversidade da inteligência motora utilizada para treinar as máquinas.

Conclusão

A revolução da plataforma Bots é imparável, mas, como todas as plataformas, o seu desenvolvimento em larga escala depende do suporte de dados. A Reborn, como uma aposta de alta alavancagem, acredita firmemente que a tecnologia de criptografia pode preencher a lacuna mais crítica na pilha de tecnologia de Bots: a sua solução de dados de Bots, DePAI, possui características de custo-efetividade, alta escalabilidade e modularidade. Quando a tecnologia de Bots se tornar a próxima fronteira da IA, a Reborn está transformando o público em "mineiros" de dados de ação. Assim como os grandes modelos de linguagem precisam de suporte de marcação de texto, os Bots humanos necessitam de um vasto treinamento em sequências de ação. Através da Reborn, iremos ultrapassar o último gargalo e realizar a transição dos Bots humanos da ficção científica para a realidade.