A inteligência artificial está remodelando diversos setores, mas até agora permanecia predominantemente restrita ao ambiente digital. Uma nova geração de startups busca agora levar essa tecnologia para o mundo real. A Perceptron, fundada em novembro de 2024 por dois ex-pesquisadores da Meta, está desenvolvendo modelos de visão de última geração com o objetivo de permitir que máquinas interajam de forma mais competente com seus ambientes físicos.
A empresa lançou recentemente o modelo Isaac 0.5, criado para proporcionar aos robôs a capacidade de perceber, raciocinar e agir em configurações industriais. O software auxilia robôs guiados por visão a navegar por ambientes complexos, como armazéns e linhas de produção. Além disso, permite que empresas extraiam inteligência visual dos vídeos gravados por essas máquinas. O Isaac 0.5 também está sendo disponibilizado como modelo de código aberto, possibilitando que qualquer pessoa examine seus parâmetros e materiais de treinamento.
A startup recently secured 21 milhões de dólares em uma rodada de financiamento liderada pela Bessemer Venture Partners. Os fundadores, Armen Aghajanyan e Akshat Shrivastava, anteriormente trabalharam na divisão de pesquisa em inteligência artificial da Meta. Ambos acreditam que seu software representa o futuro da implantação automatizada industrial.
A empresa destaca que os sistemas de inteligência física atuais impõem uma escolha limitante: modelos de base generalistas que exigem múltiplas unidades de processamento gráfico dedicadas em nuvem para cada instância, ou modelos específicos que lidam apenas com percepção ou controle, nunca com ambos. A solução da Perceptron se diferencia por ser de propósito geral, adaptando-se conforme o ambiente ou situação específica em que está inserida.
Shrivastava exemplifica a aplicação da tecnologia com um processo aparentemente simples: organizar caixas. Um robô precisaria ler a etiqueta do pacote, realizar análise espacial para identificar a localização das caixas e decidir qual pegar. Ao lidar com uma série de caixas, também precisaria planejar a ordem de recolhimento. O software da startup foi concebido para guiar robôs por cada etapa desse tipo de processo.
Modelos como o Isaac 0.5 aprendem habilidades operacionais ao processar enormes quantidades de dados de vídeo para treinamento. A Perceptron informa que seu novo modelo foi alimentado com um milhão de horas de vídeo genérico, destinado a ensinar o algoritmo a identificar configurações, visuais e cenários específicos. A empresa também contou heavily com vídeo egocêntrico, captado geralmente por câmeras de ação ou vestíveis da perspectiva de uma pessoa realizando uma tarefa física, além de vídeo UMI, utilizado de forma semelhante para ensinar movimentos a sistemas de inteligência artificial.
Embora a empresa não divulgue as fontes de seus dados de treinamento, Shrivastava afirmou que a companhia construiu internamente conjuntos de dados em escala de petabyte que abrangem diferentes modalidades, como imagens, texto, vídeo e trajetórias de robôs. O potencial de um software capaz de auxiliar robôs a operar com competência em armazéns é considerável, e a Perceptron acredita estar bem posicionada para liderar essa onda de automação.
A startup pretende comercializar seu software para diversos fornecedores, podendo assim integrar sua camada de inteligência a uma ampla gama de setores, incluindo manufatura, logística e armazenamento, segurança, mobilidade, além de mídia e entretenimento. "Nada parecido realmente existe por aí", afirmou Aghajanyan. "Estamos muito animados com isso."
Fonte: TechCrunch
