Vídeo: O robô Atlas da Boston Dynamics continua trabalhando enquanto é empurrado, perturbado e tem coisas retiradas

Após dez meses de esforços conjuntos, a Boston Dynamics e o Toyota Research Institute (TRI) anunciaram um progresso significativo no desenvolvimento de robôs humanoides. Eles demonstraram as capacidades do robô Atlas, controlado por um Large Behavior Model (LBM). Em um vídeo divulgado hoje, o Atlas realiza tarefas complexas sem uma única linha de código — todos os seus movimentos são baseados exclusivamente em aprendizado.

Fonte da imagem: Boston Dynamics

Especificamente, o vídeo mostra o robô empacotando, classificando e posicionando objetos, usando uma combinação de manipulação manual e movimento de corpo inteiro. A integração de grandes modelos comportamentais, que é a base do trabalho da Boston Dynamics e da TRI, permite que novas habilidades sejam adicionadas sem a necessidade de escrever código, enquanto antes isso exigia programação extensiva.

Esse avanço foi possível graças à combinação da expertise da Boston Dynamics em robótica e da TRI em inteligência artificial. Essa simbiose abriu caminho para a criação de assistentes humanoides universais. Isso é especialmente importante porque os humanos adaptaram o mundo a si mesmos — o que significa que um robô se comportará de forma mais natural nele se se assemelhar a uma pessoa e puder repetir seus movimentos e gestos.

Uma característica fundamental do projeto Boston Dynamics e TRI foi o uso de um único modelo comportamental que controla todos os movimentos do robô, desde caminhar e manter o equilíbrio até manipulações complexas dos braços. Na demonstração, o Atlas adaptou-se com sucesso a obstáculos inesperados, como a tampa de uma caixa que se fecha ou se move repentinamente, sem precisar separar o controle em tarefas de baixo e alto nível. Isso contrasta com os métodos tradicionais, que normalmente separam o controle dos braços e das pernas. Essa abordagem holística garante que o robô se comporte de forma mais natural e flexível, aproximando-o da execução de tarefas do mundo real.

A pesquisa conjunta, iniciada em outubro de 2024, combinou os pontos fortes de ambos os parceiros e acelerou o desenvolvimento de robôs com IA. Treinar uma única rede neural para executar múltiplas tarefas ajuda a generalizá-la melhor, e robôs humanoides como o Atlas são ideais para tarefas que exigem precisão e força, disse Scott Kuindersma, vice-presidente de pesquisa da Boston Dynamics.

Por sua vez, Russ Tedrake, vice-presidente sênior da TRI, enfatizou que grandes modelos comportamentais permitem que um robô aprenda rapidamente novas habilidades por meio de demonstração humana de ações, reduzindo a necessidade de um grande número de exemplos para atingir um comportamento confiável.

O projeto não apenas demonstra avanços técnicos, mas também levanta questões fundamentais sobre o futuro dos robôs humanoides e sua integração à vida cotidiana. A pesquisa visa aprofundar a compreensão de grandes modelos para controlar movimentos e manipulações complexas. O sucesso do Atlas confirma o potencial das tecnologias de IA para criar robôs de uso geral que podem trabalhar em condições normais ao lado de humanos, executando uma ampla gama de tarefas com restrições mínimas, o que pode mudar as abordagens de automação no futuro.