A Nvidia, gigante dos chips e semicondutores, está se preparando para a próxima revolução tecnológica: a IA física. Após liderar a era da inteligência artificial generativa — que popularizou serviços como ChatGPT, Gemini e Copilot —, a empresa agora aposta no desenvolvimento de robôs capazes de interagir de forma inteligente com o mundo real.
Durante o Web Summit Rio, nesta segunda-feira, 28, Marcio Aguiar, diretor-executivo da Nvidia na América Latina, explicou que a IA física busca capacitar robôs humanoides e dispositivos industriais, como braços robóticos, para realizar ações complexas no ambiente físico.
“Estamos entrando na era da IA física, em que robôs auxiliam humanos em tarefas repetitivas com muito mais eficiência”, destacou Aguiar. Para impulsionar esse avanço, a Nvidia lançou, em março, o Isaac Gr00t N1, um modelo de inteligência artificial projetado como base para que empresas criem seus próprios robôs humanoides.
O modelo já vem pré-treinado para executar tarefas como agarrar, mover e transferir objetos de uma mão para outra, além de realizar atividades que exigem múltiplas etapas — acelerando significativamente o desenvolvimento desses dispositivos.
Desenvolvedores e pesquisadores podem utilizar o Isaac Gr00t N1 para realizar o chamado pós-treinamento, adaptando o robô para tarefas específicas de acordo com a necessidade de cada projeto.
“Se você quer dar poder de raciocínio a um humanoide, nós trazemos o cérebro”, afirmou Aguiar em entrevista ao g1. “A Nvidia não fabrica robôs, drones ou câmeras. Nosso papel é fornecer o poder computacional para que os fabricantes desenvolvam essas tecnologias.”
Por que a IA física é diferente?
Segundo a Nvidia, modelos de IA generativa como o GPT (OpenAI) ou o Llama (Meta) ainda possuem limitações na compreensão do mundo físico, o que reduz a eficiência dos robôs treinados a partir dessas tecnologias. Já a IA física é desenvolvida especificamente para lidar com o espaço, objetos e regras da física real.
O principal método utilizado nesse processo é o aprendizado por reforço, no qual os robôs são treinados para identificar imprevistos e encontrar soluções de maneira rápida e autônoma. Isso permite que eles sejam mais eficazes em tarefas como embalar caixas, construir veículos ou circular em ambientes sem supervisão.
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