A Generalist AI lançou o GEN-1: um modelo para robôs que se adapta a novas tarefas após apenas uma hora de treino

Новая «воплощённая» ИИ-система объединяет восприятие, рассуждение и движение, демонстрируя до 99% успеха в физических задачах

Em vez de robots “programados para uma só coisa” e presos a linhas de produção previsíveis, a Generalist AI está a apostar numa abordagem mais próxima de um assistente físico versátil. A empresa apresentou o GEN-1, um novo modelo para robótica que, segundo os seus criadores, representa um passo importante na direção de uma inteligência artificial mais geral para executar tarefas no mundo real.

O GEN-1 é descrito como uma “embodied foundation model” (modelo base incorporado), capaz de perceber o ambiente, raciocinar e agir fisicamente. A ideia é juntar perceção, tomada de decisão e movimento numa única arquitetura, em vez de sistemas separados que nem sempre “falam a mesma língua”.

O GEN-1 foi treinado com conjuntos de dados de grande escala de interações reais, e não com amostras muito específicas. De acordo com a empresa, o modelo atinge 99% de sucesso em determinadas tarefas - um salto significativo face ao sistema anterior (64%) - e executa as tarefas três vezes mais depressa. Para se adaptar a tarefas novas, precisa de apenas cerca de uma hora de treino com dados recentes.

Ao contrário de muitos robots industriais tradicionais, que dependem de condições controladas, o GEN-1 foi pensado para operar em ambientes dinâmicos, onde imprevistos acontecem. A empresa define “mestria” em robótica como a combinação de fiabilidade, velocidade e inteligência de improviso - isto é, a capacidade de se ajustar quando algo foge ao esperado.

As demonstrações mostraram robots a realizar tarefas repetitivas, como dobrar caixas, embalar objetos e montar componentes, com poucos erros mesmo após centenas ou milhares de repetições. O GEN-1 assenta no modelo anterior, o GEN-0, que já tinha indicado a existência de “leis de escalabilidade na robótica”, semelhantes ao que se observa no desenvolvimento de modelos de linguagem.

Um ponto central desta abordagem é o uso de dados de atividade humana recolhidos com dispositivos vestíveis para pré-treino, reduzindo a dependência de conjuntos de dados caros obtidos via teleoperação. Apesar dos avanços, a empresa admite que nem todas as tarefas atingem ainda o nível de desempenho necessário para uma adoção em massa, sendo preciso continuar a melhorar a velocidade e a fiabilidade.

A Generalist AI disponibilizou acesso antecipado ao GEN-1 a um conjunto selecionado de parceiros e mantém o desenvolvimento da plataforma. Este anúncio acompanha uma tendência crescente na robótica: criar “sistemas de IA física” capazes de aprender e adaptar-se para trabalhar em condições reais.