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Destaque para agentes corporificados por IA
Explore os agentes pioneiros incorporados em IA da Reply que simplificam o controle de robôs, apresentados por meio do estojo Spot.
A revolução da IA na robótica
Nos últimos anos, o campo da robótica e da inteligência artificial testemunhou avanços notáveis, particularmente no campo da IA incorporada. Esses avanços foram possíveis por meio de uma convergência de tecnologias como Soft Robotics, Haptic Feedback e o uso revolucionário de algoritmos baseados em Transformer. Um desenvolvimento importante foi a integração da IA em sistemas robóticos, permitindo que eles entendam e interajam com o mundo físico de forma mais eficiente.
Graças a algoritmos pioneiros como DINO (destilação de conhecimento sem rótulos), CLIP e VC1 (Visual Cortex), que são baseados na arquitetura Vision Transformer, como Reply, testemunhamos um salto significativo nas capacidades dos agentes incorporados à IA. Esses algoritmos emulam o mecanismo de atenção visual humana, superando o desempenho dos modelos tradicionais de visão computacional, como as redes neurais convolucionais (CNNs).
O caso Spot
A vitrine da robótica avançada incorporada à IA da Reply
Na Reply, aproveitamos as representações visuais para permitir que o robô Spot entenda o ambiente e realize tarefas complexas, como navegação e manipulação de objetos, com o mínimo de treinamento, aprimorando a interação homem-robô. Isso permite o controle dos agentes de IA usando linguagem natural e comandos de voz, eliminando a necessidade de gerenciamento complexo de modelos.
A interação do Spot começa com a conversão de comandos humanos falados em linguagem natural e voz em texto por meio da fase de fala em texto, uma etapa crucial para permitir uma comunicação perfeita. O texto em linguagem natural é então submetido ao Processamento de Tarefas, onde as subtarefas são extraídas, permitindo que o Spot obtenha uma compreensão mais abrangente da intenção do usuário. Os recursos do Spot se estendem às tarefas de navegação, facilitadas pelo uso do Vision Language Maps (VLMaps) do Google. Esses mapas fornecem ao Spot uma compreensão semântica de seu ambiente, auxiliando em tarefas como exploração e mapeamento autônomos. Em Tarefas de Manipulação, o Spot emprega dois modelos distintos de IA: Grounding DINO para detecção de objetos e Visual Cortex 1 para manipulação eficaz. O DINO desempenha um papel fundamental na detecção e localização precisa de objetos nos arredores do Spot. Em vez disso, o Visual Cortex 1 aprimora a capacidade do Spot de interagir com objetos, garantindo precisão e eficácia, particularmente em tarefas como operações de coleta e colocação.
explore o futuro dos agentes incorporados à IA
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