Novo capítulo para robôs humanoides! Texas Instruments(TXN.US)une-se à Nvidia(NVDA.US), juntando IA e sensores para despoletar a revolução do “IA física”.

Focada nos gigantes de chips para soluções de simulação de chips e de processamento embutido — a Texas Instruments (TXN.US), que tem há muito tempo o epíteto de “termómetro da procura global de semicondutores”, combinou de forma abrangente o seu portefólio de controlo em tempo real, produtos de sensores e de energia com os componentes avançados de computação robótica da NVIDIA (NVDA.US), a sensorização baseada em arquitetura Ethernet e a sua tecnologia de simulação proprietária, fornecendo aos programadores um grande suporte tecnológico para construírem, implantarem e produzirem em larga escala robôs humanoides, entre outros dispositivos de ponta conhecidos como “inteligência artificial física” (IA física).

De acordo com as atuais reportagens dos media, a parceria entre a Texas Instruments, a dominante em chips analógicos, e a NVIDIA tem potencial para levar os sistemas inteligentes de robôs humanoides para um nível mais elevado, e não apenas a ideia superficial de “juntos para construir robôs”. A sua colaboração mais recente é mais parecida com a construção, na camada base da pilha tecnológica, de uma infraestrutura de inteligência robótica mais completa, segura e fácil de dimensionar; isto traz um apoio efetivo para a indústria avançar a comercialização de robôs humanoides.

À medida que as expetativas do mercado relativamente à combinação entre cargas de trabalho maciças de inferência de IA e execução no mundo físico continuam a intensificar-se, a colaboração entre a NVIDIA e a Texas Instruments não é apenas uma sobreposição ao nível de chips e de sensores, mas a construção em conjunto — desde a inferência de IA e a perceção em tempo real até ao sistema de controlo de base — de forma coordenada; é uma base importante para impulsionar robôs humanoides a concretizarem aplicações no mundo real.

O diretor-geral do setor de automação industrial e robótica da Texas Instruments, Giovanni Campanella, afirmou: “O conjunto completo de produtos da Texas Instruments reduz a distância entre o poderoso poder de computação de IA da NVIDIA e as aplicações práticas, permitindo que os programadores validem mais cedo um sistema operativo completo do tipo humanoide.” Na sua declaração, referiu ainda: “Esta abordagem integrada irá acelerar a evolução de protótipos/embriões de produto para robôs humanoides comerciais, assegurando que estes robôs possam trabalhar com segurança em conjunto com os seres humanos.”

A NVIDIA tem estado, recentemente, empenhada em promover tecnologias de IA de vanguarda para áreas mais vastas — como dispositivos finais conhecidos como “inteligência artificial física” (IA física), por exemplo robôs e veículos autónomos — de modo a continuar a impulsionar a expansão da procura e a criar novos pontos de crescimento para além do negócio de centros de dados. De acordo com a perspetiva do CEO da NVIDIA, Huang Renxun, “IA física” enfatiza permitir que robôs/sistemas operacionais autónomos percecionem, façam inferência e concluam todo um conjunto de ações no mundo real, e que uma era em que a evolução da civilização humana é auxiliada por “IA física” está para chegar. “IA física” enfatiza permitir que robôs/sistemas autónomos percecionem, façam inferência e ajam no mundo real; e estas três capacidades são a ferramenta essencial para empurrar os modelos de “apenas conversarem” para “conseguirem trabalhar no mundo físico”.

A Texas Instruments, em conjunto com a NVIDIA, para uma coordenação em três camadas no sistema de perceção + controlo + inferência de IA — as mais difíceis — nos sistemas inteligentes de robótica

Como parte desta colaboração, a Texas Instruments desenvolveu uma solução de fusão de sensores. Ao combinar a sua tecnologia de radar de ondas milimétricas com a tecnologia robótica Jetson Thor da NVIDIA e utilizando a ponte de sensorização Holoscan exclusiva da NVIDIA, a solução permite perceção 3D de baixa latência e consciência de segurança, suportando o desenvolvimento da tecnologia de robôs humanoides. Este mais recente resultado de desenvolvimento das duas empresas será apresentado no altamente aguardado evento GTC da NVIDIA, a decorrer de 16 a 19 de março, em San Jose, Califórnia.

O vice-presidente de Robótica e Edge AI da NVIDIA, Deepu Talla, afirmou: “O funcionamento seguro de robôs humanoides em ambientes imprevisíveis exige capacidades de computação e processamento muito fortes, para sincronizar modelos de IA extremamente complexos, dados de sensorização em tempo real e sistemas de controlo de motores.”

Ao fundir dados de câmaras de alta definição e radar, a solução conjunta da Texas Instruments e da NVIDIA melhora a iteração das tecnologias de deteção, localização e seguimento de objetos, ao mesmo tempo que reduz falsos positivos/alertas falsos do sistema, aumentando a capacidade de decisão em tempo real dos robôs humanoides.

Especialistas do setor de robótica consideram de forma generalizada que, nesta fase, ainda faltam alguns anos para que existam robôs humanoides autónomos verdadeiramente capazes de generalização; no entanto, os progressos sistémicos em perceção, inferência, coordenação de movimentos e outras áreas são um pré-requisito necessário para a implementação comercial. A colaboração entre a Texas Instruments e a NVIDIA é precisamente um passo-chave para a indústria passar da fase de “validação de algoritmos e simulação” para a fase de “operação segura no mundo real”; isto ajudará muito a indústria a melhorar a eficiência de desenvolvimento, a reforçar a robustez dos sistemas e, por fim, a encurtar o caminho até à produção em larga escala.

No desenvolvimento de robôs, a diferença Sim to Real (da simulação para a realidade) é sempre um dos maiores desafios — mesmo que os algoritmos de IA se comportem bem em modelos de simulação, ainda podem falhar em ambientes complexos do mundo real. A Jetson Thor da NVIDIA, como plataforma de inferência de alto desempenho, já foi utilizada por várias empresas em aplicações robóticas, enquanto os módulos de controlo e sensorização da Texas Instruments acrescentam a capacidade de interação direta com o mundo físico a esta plataforma. A combinação entre ambos permitirá que os programadores validem mais cedo e com maior precisão a perceção do sistema, os movimentos e a segurança, encurtando eficazmente os ciclos de validação de protótipos e reduzindo os custos de iteração.

A Texas Instruments vai integrar o seu controlador em tempo real, sensores de perceção (por exemplo, radar de ondas milimétricas mmWave) e tecnologias de gestão de energia com a plataforma de computação robótica de alto desempenho da NVIDIA (Jetson Thor) e com a Holoscan Sensor Bridge, formando uma cadeia completa desde os sensores, passando pelo controlo, até à computação de inferência. Em comparação com arquiteturas tradicionais que dependem apenas de câmaras visuais + sistemas de inferência por GPU, esta solução de fusão de sensores consegue alcançar perceção 3D de baixa latência e consciência de segurança, melhorando a capacidade global do robô de compreender o ambiente em tempo real — um elo fundamental para avançar para sistemas realmente implementáveis.

Quando um robô humanoide executa tarefas, não precisa apenas de inferência de IA complexa; também tem de processar em tempo real coisas como sensor fusion, controlo de movimento de múltiplas articulações e decisões de segurança na borda; todas estas funcionalidades têm de ser concluídas em tempos extremamente curtos. O radar de ondas milimétricas da Texas Instruments e a tecnologia de ligação via Ethernet podem ajudar os robôs, em ambientes complexos (por exemplo, portas de vidro, luz forte/fraca, fumo e poeira), a detetar e seguir objetos de forma mais fiável do que com soluções tradicionais baseadas apenas em câmaras. Esta melhoria na camada de perceção por hardware estabelece uma base sólida para uma operação real.

A grande super-onda dos robôs humanoides

Várias empresas tecnológicas com sede nos EUA estão empenhadas em desenvolver robôs humanoides de bandas de alta frequência. Por exemplo, a Tesla, líder em veículos elétricos, IA e robótica sob a liderança de Musk (TSLA.US), está a desenvolver um robô humanoide chamado Optimus, com planos para usos industriais e de consumo.

A Figure AI, apoiada pela Microsoft (MSFT.US) e pela OpenAI, está a tentar construir um tipo de robô humanoide universal capaz de lidar com várias tarefas. A Figure AI afirmou: “Estes robôs podem eliminar trabalhos inseguros e desagradáveis e, no fim, permitir que a sociedade humana viva uma vida mais feliz e com mais significado.” A Boston Dynamics, claramente, espera que o seu robô Atlas possa “transformar completamente os ambientes de trabalho industriais”.

À escala global, do sistema super da Helix da Figure AI — indo do Tesla Optimus — a esforços de I&D de outras empresas tecnológicas, tudo isso reflete uma implantação densa de capital e da indústria neste segmento específico. Os dados atuais do setor indicam que protótipos de vários tipos de robôs humanoides têm obtido progressos significativos ao nível das funcionalidades, perceção e controlo de movimentos, tais como equilíbrio bípede, perceção do ambiente e decisões multimodais, que estão gradualmente a amadurecer. Em paralelo, os custos da cadeia industrial e o desempenho de componentes-chave continuam a melhorar, ao mesmo tempo que surgem várias rotas tecnológicas a coexistir em concorrência — tudo isto impulsiona a transição de estudos conceptuais para pilotos em cenários reais. Esta dinâmica positiva mostra que a indústria está a passar da fase de “hype de hotspots” para a fase de acumulação real de tecnologia e de implementação em larga escala; apesar de ainda haver uma janela de tempo até à adoção em massa, institutos de pesquisa de mercado estimam que, nos próximos dez anos, o tamanho do mercado neste campo deverá crescer de forma significativa. Projetos representativos, como o Optimus da Tesla, estão planeados para alcançar objetivos de elevada fiabilidade e segurança e para avançar planos de produção em larga escala nos próximos anos.

Atualmente, a força motriz central do desenvolvimento de robôs humanoides é a integração profunda entre perceção, decisão e controlo de movimento de IA — incluindo a utilização de modelos de grande escala para compreender linguagem e informação visual, tomada de decisão com prioridade baseada em aprendizagem por reforço e fusão de sensores (como visão, radar e perceção de forças). Estes sistemas não só conseguem caminhar em ambientes controlados como também executar tarefas de nível mais elevado, por exemplo manuseamento de cargas logísticas, inspeções de manutenção ou trabalhos de serviço em colaboração com humanos. Instituições como a Morgan Stanley consideram que esta rutura abrangente de tecnologias é a chave para tornar viável a implementação comercial. Os analistas da Morgan Stanley preveem que o mercado de robôs humanoides acabará por superar a indústria tradicional automóvel; prevê-se que, até 2050, a receita anual global do mercado de robôs humanoides ultrapasse os 5 biliões de dólares, e que o número de robôs humanoides possa vir a exceder 1 milhar de milhão de unidades.

No entanto, o professor e especialista em robótica da Universidade da Califórnia, Berkeley, Ken Goldberg, afirmou num artigo recente numa revista científica que os engenheiros ainda têm um longo caminho a percorrer para fabricar robôs humanoides com competências reais.

Goldberg disse: “Nós conhecemos muito bem o ChatGPT e todo o trabalho impressionante que ele tem feito em visão e linguagem, mas a maioria dos investigadores profissionais fica muito apreensiva com este tipo de analogia: agora que resolvemos todos estes problemas, estamos prontos para resolver os grandes problemas associados aos robôs humanoides — e isso vai acontecer no próximo ano. Eu não estou a dizer que não vai acontecer, mas estou a dizer que não vai acontecer em dois anos, cinco anos ou até dez anos. Estamos apenas a querer redefinir as expectativas para evitar criar uma bolha que, no fim, acabará por causar uma grande repercussão.”