Agile Robots integra modelos fundacionais do Google DeepMind em seus robôs

A empresa alemã de robótica Agile Robots se uniu à lista crescente de parceiros do Google DeepMind. De acordo com o acordo, a Agile Robots integrará os modelos fundamentais do DeepMind em seus robôs, e em troca coletará dados do mundo real sobre interações com o ambiente físico para o laboratório de pesquisa. A Agile Robots foi fundada em 2018 como uma spin-off do Centro Aeroespacial Alemão (DLR).

A empresa é especializada em robôs manipuladores com controle inteligente — seu produto estrela Diana é capaz de realizar operações precisas de montagem e manipulação de objetos. A sede fica em Munique, mas a empresa está se expandindo ativamente nos mercados chinês e europeu. Do lado do Google DeepMind, essa parceria continua uma série de acordos estratégicos com empresas de robótica.

Anteriormente, o DeepMind celebrou negócios semelhantes com Apptronik, Enchanted Tools e vários outros startups. A essência do esquema em todos os casos é a mesma: o DeepMind fornece acesso a modelos fundamentais que permitem aos robôs dominar novas tarefas mais rapidamente e com menos exemplos, enquanto os parceiros fornecem em troca um fluxo de dados do mundo real sobre o trabalho no ambiente físico. Os modelos fundamentais para robôs são grandes redes neurais pré-treinadas que, por analogia com modelos de linguagem, são capazes de generalizar conhecimento entre diferentes tarefas.

Em vez de treinar do zero para cada operação, esse modelo transfere habilidades: conhecimento básico sobre a física de captura de objetos ajudará o robô a dominar a montagem de uma nova peça mais rapidamente. O Google DeepMind investe nessa direção através do projeto RT-2 e seus sucessores, que combinam visão computacional, compreensão de linguagem e controle de manipuladores. O problema fundamental que essas parcerias resolvem é o déficit de dados.

Os modelos de linguagem foram treinados em trilhões de tokens da internet. Os robôs não possuem esse recurso: cada ciclo de movimento precisa ser executado fisicamente no mundo real. É exatamente por isso que a estrutura do acordo se parece assim: o DeepMind precisa de trajetórias reais de movimento, forças de captura, dados de tentativas fracassadas — o tipo de dado que os robôs da Agile Robots geram durante a operação normal.

Para o DeepMind, isso é um sinal de treinamento valioso; para a Agile Robots, é acesso a modelos de IA de ponta sem a necessidade de construir infraestrutura de pesquisa de forma independente. A parceria se encaixa em um cenário competitivo mais amplo. A OpenAI investiu na Figure AI e na 1X.

A Amazon apoia a Agility Robotics. A Microsoft trabalha com a Apptronik. A Nvidia está construindo a plataforma Isaac e investindo em uma ampla gama de startups de robótica.

A competição sobre cuja plataforma de IA se tornará o padrão para a próxima geração de robôs industriais está se desenrolando agora, e cada nova parceria é outro tijolo no ecossistema correspondente. Para o DeepMind, os dados do mundo real são criticamente importantes também porque o chamado sim-to-real gap — a diferença entre as capacidades do modelo em simulação e em um ambiente físico — continua sendo um obstáculo sério. Os dados dos parceiros fabricantes permitem fechar essa diferença significativamente mais rápido do que dentro de um laboratório fechado.

A Agile Robots se torna parte de um ecossistema em formação no qual vários laboratórios de IA importantes estão essencialmente construindo padrões paralelos para robôs inteligentes. Qual desses padrões vencerá — ou se vários sobreviverão — em grande medida determinará a arquitetura da automação industrial para a próxima década.