O Facebook AI Research (FAIR) apresenta uma evolução na formação em robótica de IA: Habitat 3.0.
O objetivo do FAIR é colmatar o fosso entre a IA e o mundo físico, construindo agentes de IA capazes de compreender o seu ambiente e colaborar com os seres humanos.
Habitat 3.0 serve como um campo de treino virtual para a construção agentes de IA incorporadospermitindo que robôs e seres humanos virtuais realizem tarefas de forma cooperativa num ambiente digital.
Hoje, anunciamos o Habitat 3.0, o Habitat Synthetic Scenes Dataset e o HomeRobot - três grandes avanços no desenvolvimento de agentes de IA socialmente incorporados que podem cooperar com os humanos e ajudá-los nas tarefas diárias.
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- IA no Meta (@AIatMeta) 20 de outubro de 2023
O treino de robôs no mundo real pode ser um desafio, demorado e potencialmente perigoso. Isaac Sim, da Nvidia é um sistema de treino virtual estabelecido para a robótica industrial, mas o Meta's Habitat está mais direcionado para ambientes domésticos.
Os robôs podem cometer erros sem consequências no mundo real, realizando a formação num ambiente simulado não destrutivo como o Habitat 3.0.
Sob o capô do Habitat 3.0
As iterações anteriores do Habitat lançaram as bases para a navegação e interação de robôs num ambiente digital semelhante a uma casa.
O Habitat 3.0, no entanto, introduz um modelo colaborativo, incorporando tanto robôs como avatares humanóides para simular cenários reais de interação homem-robô.
A FAIR afirma que esta nova plataforma não se limita ao movimento e à interação - também tem em conta o detalhe visual e semântico das tarefas do mundo real, utilizando avatares humanóides com movimentos e comportamentos naturais.
Estes avatares podem ser controlados tanto por algoritmos pré-definidos como por intervenção humana.
A nova plataforma Habitat do FAIR permite:
- Colaboração homem-robô em ambientes domésticos simulados. Aqui, os robots podem aprender a trabalhar ao lado de avatares humanos, dominando tarefas como a limpeza da casa.
- Interacções realistas com avatares humanos, com movimentos e aparência naturais, para imitar as interacções do mundo real.
- Avaliações "Human-in-the-loop", em que seres humanos reais podem interagir e controlar estes avatares através de várias interfaces, incluindo teclados, ratos e mesmo auscultadores de realidade virtual.
Segundo a Meta, a plataforma oferece várias vantagens em relação aos métodos convencionais de treino de robôs:
- Aprendizagem mais rápida para algoritmos de reforço, permitindo que experiências que levariam anos em cenários do mundo real sejam concluídas em dias.
- Adaptabilidade rápida e contínua do ambiente, eliminando desafios logísticos como a deslocação física dos robôs.
- Um campo de testes mais seguro, garantindo que os modelos de IA não representam ameaças em cenários do mundo real.
Juntamente com o Habitat 3.0, o FAIR lançou também o conjunto de dados de cenas sintéticas do Habitat (HSSD-200).
Este conjunto de dados inclui mais de 18.000 objectos e proporciona aos robôs um ambiente de treino mais autêntico que se aproxima dos cenários do mundo real.
O FAIR reconhece que os verdadeiros robots socialmente inteligentes terão de compreender os ambientes dinâmicos em que os humanos vivem.
A próxima fase de investigação aproveitará as capacidades do Habitat 3.0 para aperfeiçoar ainda mais os modelos de IA com vista a uma colaboração entre humanos e robôs mais avançada.
