Pesquisadores chineses afirmam avanço no treinamento de robôs domésticos com casas geradas por IA
Uma equipe de pesquisadores chineses reivindicou um avanço no treinamento de robôs em ambientes domésticos do mundo real, abordando um gargalo de dados de longa data no campo e potencialmente acelerando a adoção de robôs em casa.
Kairos-HomeWorld foi a primeira estrutura unificada do mundo capaz de gerar ambientes domésticos coerentes, precisos e prontos para simulação usando prompts de texto simples, de acordo com pesquisadores da Ace Robotics, uma start-up apoiada pela empresa de inteligência artificial SenseTime, listada em Hong Kong, pelo Laboratório Multimídia da Universidade Chinesa de Hong Kong e pelo Shenzhen Loop Area Institute.
A estrutura foi projetada para quebrar as restrições da geração convencional de cenas internas, que há muito tempo está confinada a layouts de sala única e com interatividade limitada.
Em vez disso, o Kairos-HomeWorld gera cenas residenciais inteiras em escala residencial e em nível de objeto, em uma escala que pode ser usada para treinar robôs domésticos, bem como humanóides.
“Essas simulações de alta fidelidade e em grande escala fornecem uma base robusta para o avanço de aplicações de inteligência incorporada e para acelerar o treinamento de robôs no mundo real”, disse a Ace Robotics em um anúncio na sexta-feira.
A estrutura Kairos-HomeWorld funciona em um processo de quatro estágios que começa na construção da planta baixa e progride através de duas dimensões a três dimensões e geração de layout de móveis. Em seguida, ele passa para o estágio de refinamento antes da geração final do nível do objeto, com cada cena gerada incorporando uma média de mais de 15 objetos manipuláveis.
