ACE Robotics lança modelo para percepção espacial de robôs

A ACE Robotics, fundada pelo cofundador da SenseTime, Xiaogang Wang, apresentou seu modelo de inteligência artificial encarnada, o ACE-Brain-0.6, em 19 de outubro. Este modelo foi desenvolvido através do ajuste fino controlado do Qwen3.5-9B e destina-se ao reconhecimento de objetos, determinação de sua localização em imagens e estabelecimento de pontos de interação para robôs.

De acordo com a empresa, o treinamento do modelo foi realizado utilizando cerca de um milhão de amostras de ancoragem espacial. Durante as avaliações realizadas, o ACE-Brain-0.6 demonstrou superioridade sobre o GPT-6 Astra em seis dos oito benchmarks de ancoragem.

O modelo obteve uma média de 74,53 pontos em sete benchmarks públicos e alcançou um resultado de 94,13 no teste RobotGrounding, baseado em cenários de robôs reais. Esses indicadores são superiores aos de Astra, que obteve 73,68 e 91,10, respectivamente.

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OpenAI desenvolverá robôs humanoides; primeira demonstração esperada em 2027

A OpenAI, empresa que criou o ChatGPT, planeja se dedicar a um projeto ainda mais ambicioso — o desenvolvimento de robôs com aparência humana. Grande atenção está sendo dada não apenas à capacidade desses robôs de se moverem, mas também à sua habilidade de entender o ambiente e realizar tarefas.

O CEO da OpenAI, Sam Altman, deu pistas sobre a demonstração do robô. Surge a questão sobre as capacidades deste robô e os prazos para seu lançamento.

Primeira demonstração possível em 2027

De acordo com um relatório, Sam Altman informou que a OpenAI pode apresentar uma demonstração de seu robô humanoide em 2027. No entanto, a empresa ainda não divulgou informações completas sobre a data de lançamento, preço ou características do robô, e isso não significa que ele será lançado para venda exatamente em 2027.

Surgiu a questão lógica sobre a necessidade de criar robôs humanoides, dado que máquinas já existem. Casas, escritórios e fábricas modernas são projetadas levando em conta a anatomia humana. Um robô com uma estrutura semelhante à humana poderá funcionar mais facilmente nesses ambientes.

No entanto, simplesmente criar um corpo humano não é suficiente. O robô deve ter a capacidade de analisar o que está acontecendo ao seu redor e tomar decisões sobre as próximas ações.

O cérebro do robô será o mais importante

O principal trunfo da OpenAI reside em suas tecnologias de inteligência artificial. A empresa pretende usar essa tecnologia para dar inteligência ao robô. Por exemplo, se for solicitado ao robô levantar um objeto, ele deve primeiro reconhecer esse objeto, entender como levantá-lo e depois concluir a tarefa. Assim, o crucial não será apenas seguir comandos predefinidos, mas sim a capacidade do robô de tomar decisões com base na compreensão da situação atual.

Concorrência com a Tesla?

A OpenAI não é a única empresa envolvida na corrida dos robôs humanoides. A Tesla, liderada por Elon Musk, também está trabalhando em seu robô Optimus. Outras empresas também estão avançando nessa tecnologia.

Atualmente, não há informações completas sobre o robô da OpenAI. Resta aguardar o que a empresa demonstrará em 2027 e quão eficazmente seu robô poderá operar no mundo real.

Unidade Robotaxi da Hello Inc. lança o HelloWorld — um modelo de mundo para geração de cenários de direção sob demanda

A unidade robotaxi da Hello Inc. apresentou o HelloWorld, um modelo de mundo generativo para direção. Este modelo destina-se à criação de dados de condução sob demanda e ao teste interativo de políticas de condução de veículos.

A equipe anunciou o modelo em 12 de outubro e publicou o trabalho científico correspondente no arXiv, bem como uma página do projeto. O HelloWorld combina controle de cenas, geração contínua, observação multissensorial e saída de dados eficiente.

Os engenheiros podem editar diretamente veículos, pedestres e suas trajetórias, após o que o modelo gera vídeos correspondentes de múltiplas câmeras juntamente com dados de lidar. Exemplos dessas alterações incluem adicionar um pedestre atravessando a rua, mudar a rota de um veículo à frente ou alterar as condições climáticas — por exemplo, passar de chuva para neve, ou de dia para noite.

O modelo também aceita descrições de situações em linguagem simples como segundo método de construção de cenas. O usuário descreve a situação desejada, e um pipeline de aplicações especial transforma essa descrição nas condições necessárias para o funcionamento do modelo. Elementos como canteiros de obras, tráfego intenso, pedestres atravessando a rua, neblina e diferentes iluminações podem ser usados para direcionar o processo de geração.

O objetivo principal do desenvolvimento é preencher lacunas nos dados coletados no mundo real. Situações de cauda longa, como perigos raros ou combinações incomuns de clima e movimento, são difíceis de coletar em quantidade suficiente apenas através da coleta de dados rodoviários. A capacidade de gerar tais cenários sob demanda permite que os desenvolvedores criem dados de treinamento direcionados e realizem testes contrafactuais: reproduzir o mesmo momento alterando um elemento para avaliar a reação da política de direção.

De acordo com o trabalho científico apresentado, o HelloWorld contém cerca de 2 bilhões de parâmetros, gera visualizações para sete câmeras com saída condicional de lidar e utiliza geração causal de múltiplos passos. Essa arquitetura visa garantir velocidade de saída suficiente para simulação interativa múltipla, e não apenas para geração de clipes individuais.

Modelos de mundo tornaram-se uma ferramenta comum na área de direção autônoma e inteligência artificial incorporada, onde equipes os utilizam para reduzir os custos de coleta e rotulagem de casos de borda. O HelloWorld é a primeira publicação de pesquisa pública desse tipo pela equipe de robotaxi desta empresa. No entanto, a empresa ainda não informou quando ou como o modelo será integrado aos programas de teste de seus veículos.