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O momento “GPT-3” da indústria robótica já ocorreu?

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A inteligência incorporada, ou robôs humanóides, tornou-se agora o projeto de investimento mais popular depois da IA. Seja OpenAI, Nvidia ou Microsoft, todos estão investindo pesadamente em equipes de robôs humanóides.

Agora, um jogador cabeça-de-chave está ganhando o favor dos gigantes.

Recentemente, uma empresa chamada Skild AI anunciou a conclusão de um financiamento Série A de US$ 300 milhões.Os investidores incluem Jeff Bezos, o SoftBank Group do Japão, a Sequoia Capital e a Carnegie Mellon University, dando à empresa uma avaliação de US$ 1,5 bilhão.。

Esta empresa foi fundada há menos de um ano e foi fundada por dois professores universitários na área de robótica. Sua equipe está construindo um "modelo básico de robô escalável" como um "cérebro" universal para vários tipos de robôs e diversas aplicações na vida real. cenários, ao mesmo tempo que constrói sistemas que podem ser adaptados em hardware robótico.

“Nosso objetivo de longo prazo é desenvolver inteligência artificial geral (AGI) baseada no mundo físico, desafiando a noção popular de que a AGI só pode surgir do conhecimento digital”, afirmou a empresa.

Os investidores rapidamente investiram dinheiro nisso, acreditando que o “momento GPT-3 está chegando” para a indústria robótica.。

O que Skild AI fez certo? Será que poderá concretizar a ambição da IA+inteligência incorporada?

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"Robô Modelo Grande"

A Skild AI foi fundada em maio de 2023 pelos professores Deepak Pathak e Abhinav Gupta da Carnegie Mellon University. Ela está desenvolvendo sistemas inteligentes baseados no mundo físico e construindo modelos básicos de robôs – que podem ser entendidos como “cérebros robóticos”.

O que há de tão especial no que eles estão fazendo? A tecnologia robótica tradicional se concentra na coleta de dados específicos para treinar robôs para realizar tarefas específicas, enquanto Deepak e Abhinav usam dados em grande escala para construir modelos básicos por meio de uma arquitetura adaptativa baseada no Transformer. modelos de comportamento emergente.

A empresa disse,Ela está rompendo a barreira dos dados dos robôs. A quantidade de dados para seu modelo de treinamento é “mais de mil vezes maior que a dos modelos de seus concorrentes”. . Ao contrário dos robôs projetados verticalmente para aplicações específicas, o modelo de Skild serve como um cérebro “universal” para uma variedade de formas, cenários e tarefas de robôs, abrangendo funções como operação, movimento e navegação.

Os modelos da empresa são considerados úteis em aplicações do mundo real, desde “robôs quadrúpedes” que são resistentes à física severa até “robôs humanóides” que podem realizar tarefas domésticas e industriais complexas.

Em teoria, então, esse “cérebro robótico” poderia fornecer “energia” para o robô quadrúpede “Spot” da Boston Dynamics e para o robô humanóide “Digit” da Agility Robotics, embora a empresa ainda não tenha anunciado parceiros específicos.

Construindo um modelo básico de robô "universal"｜Fonte da imagem: Skild AI

Skild AI afirma que sua missão é “revolucionar o futuro do trabalho físico, desenvolvendo o primeiro sistema físico verdadeiramente inteligente, projetado para aumentar a produtividade e desbloquear o potencial humano. A visão é “construir inteligência artificial geral (AGI) enraizada no físico”. mundo. ".

Embora muitas pessoas em todo o mundo estejam preocupadas com a possibilidade de a IA ou os robôs assumirem empregos, as empresas que fabricam robôs geralmente gostam de dizer que querem resolver o chamado “problema de escassez de mão de obra” ou, ainda mais ambiciosamente, “libertar a humanidade”.

Aparentemente, Skild AI não é exceção.

O que sublinham para o mundo exterior é que os Estados Unidos, por exemplo, enfrentam actualmente uma grave escassez de mão-de-obra, com mais 1,7 milhões de empregos vagos do que o número de desempregados. Indústrias como a saúde, a construção, o armazenamento e a indústria transformadora estão entre as mais afetadas, prevendo-se que 2,1 milhões de empregos na indústria sejam deixados por preencher até 2030.

Além disso, muitos destes trabalhos podem ser perigosos para os seres humanos, tais como plataformas petrolíferas e salas de máquinas. O modelo de Skild permite que os robôs se adaptem para realizar novas tarefas em ambientes perigosos, em vez de serem humanos a realizar essas tarefas.

Abhinav Gupta, cofundador da Skild AI, disse: “Os robôs universais podem executar com segurança qualquer tarefa de automação em qualquer ambiente e com qualquer tipo de implementação. Podemos expandir as capacidades dos robôs, reduzir seus custos e apoiar a grave escassez de mão de obra. mercado."

Skild AI diz que o cérebro pode se adaptar a uma variedade de hardware e tarefas |

As pessoas na indústria da robótica costumam dizer que “a robótica é difícil”, o que quase se tornou uma das leis anônimas da natureza que rege o campo.

Além disso, muitas pessoas pensam que os robôs são um problema de hardware, mas o fundador da Skild AI acredita que é um problema de software.。

Skild AI enfatizou que "escala é fundamental" e disse que está inventando algoritmos de aprendizado de máquina de ponta: "O foco está em aproveitar o poder da escala para fornecer robustez incomparável em qualquer ambiente. De canteiros de obras a fábricas e residências, Skild Brain pode adaptar-se a ambientes não estruturados como os humanos.”

Este "Skild Brain", o chamado cérebro, é considerado o "primeiro modelo básico de robô escalável" que pode se adaptar a diferentes hardwares e tarefas e é "robusto no design do modelo".

A empresa também divulgou uma plataforma de controle móvel Skild AI, desenvolvida pela Skild Brain, na qual “algoritmos avançados de IA e aplicativos para robôs podem ser desenvolvidos”. Atualmente, a plataforma não está aberta e apenas desenvolvedores interessados ​​podem se cadastrar e entrar na lista de espera de acesso antecipado.

Além disso, lançaram uma plataforma robótica de segurança/inspeção que, segundo eles, fornece soluções para automatizar tarefas de inspeção visual, coleta de dados ou patrulha.

A equipe fundadora do Skild AI｜Fonte da imagem: Skild AI

Em julho deste ano, Skild AI anunciou a conclusão de um financiamento Série A de US$ 300 milhões, liderado por Lightspeed Venture, Coatue, SoftBank Group e Jeff Bezos (por meio de Bezos Expeditions), Felicis Ventures, Sequoia Capital, Menlo Ventures, General Catalyst, CRV , Amazon, SV Angel e Carnegie Mellon University participaram da rodada. O financiamento avalia a empresa em US$ 1,5 bilhão.

Skild AI disse que usará os novos fundos para melhorar seu modelo de IA e buscar implantação comercial. O objetivo de longo prazo é criar uma AGI que “tenha as mesmas capacidades que os humanos” e esteja “enraizada no mundo físico”.

Seu CEO e cofundador, Deepak Pathak, disse: “Acreditamos que a Skild AI representa um ponto de viragem na forma como a robótica se expande e tem o potencial de transformar toda a economia real”.

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robô indianoGrande Empreendedorismo

A Skild AI está contratando para diversos cargos de engenharia, segundo o site da empresa. A equipe atual inclui membros da Meta, Tesla, Nvidia, Amazon e Google, bem como estudantes da Carnegie Mellon University.

Os dois cofundadores, Deepak e Abhinav, foram professores da Carnegie Mellon University e têm muitos anos de experiência em pesquisa na área de robótica e IA. Eles são conhecidos por sua experiência em robótica autosupervisionada, agentes movidos pela curiosidade e. aprendizagem adaptativa de robôs. Conhecido por pesquisas na área.

Se quisermos quantificar seu nível acadêmico, os dois possuem atualmente um índice H de 150+ e mais de 90.000 citações.

Co-fundadores da Skild AI, Deepak (esquerda) e Abhinav (direita) |

Deepak vem de uma pequena cidade na Índia. Quando seus colegas se mudaram para grandes cidades para se preparar para os exames nacionais, ele permaneceu na pequena cidade e ainda assim foi admitido no Instituto Indiano de Tecnologia (ITT), a mais alta instituição de ensino superior da Índia. Essa conquista ainda é manchete local.

Diz-se que quando esteve na Índia, por falta de condições, também escreveu e verificou o código à mão no papel em casa, e depois executou o programa que escreveu durante o tempo limitado da Internet num café local. Mais tarde, esta "lenda de cidade pequena" indiana foi para os Estados Unidos para estudar para um doutorado, durante o qual ingressou no Facebook AI Research Institute (FAIR) para fazer pesquisas, e também fundou uma empresa start-up que foi adquirida , e mais tarde optou por se tornar professor.

Abhinav é professor titular da Carnegie Mellon University. Ele e Deepak são de origem indiana. Ele foi membro fundador e líder de pesquisa do FAIR Robotics Research Group. . Ele e Deepak discutiram a possibilidade de abrir um negócio por dez anos. No início de 2023, eles viram a aceleração do progresso tecnológico em sua área e perceberam que era hora de sair e causar grande impacto.

Então, quais são exatamente as oportunidades que eles veem? Na busca pela construção de inteligência geral para robôs, um desafio importante tem sido como construir um modelo grande sem dados em grande escala.

Ao contrário dos grandes modelos de linguagem, não há dados disponíveis na Internet no campo da robótica. Portanto, exploraram diferentes estratégias de aprendizagem a partir dos recursos existentes: vídeos online, operações remotas, dados do mundo real, simulações, etc.

Em 2015, eles alcançaram pela primeira vez uma expansão de 1.000 vezes nos dados do robô e, nos anos seguintes, experimentaram teleoperação humana e plataformas de teleoperação robótica de baixo custo. Em 2017, eles propuseram o famoso algoritmo de aprendizagem baseado na curiosidade para construir agentes que possam explorar e aprender de forma autônoma. Em 2021 e 2022, eles avançaram novamente, adotando uma estratégia SIM2REAL (treinamento virtual para o mundo real) adaptativa em grande escala, e ganharam o prêmio de melhor sistema robótico na Robot Learning Conference.

Essas conquistas estabeleceram o objetivo do Skild AI: um modelo geral que pode realizar qualquer tarefa em qualquer ambiente sem a necessidade de treinamento específico. Alguns investidores acreditam que, se Deepak e Abhinav conseguirem atingir esse objetivo, alcançarão um avanço semelhante ao GPT-3, e os resultados poderão ser aplicáveis ​​a quase todos os campos.

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robótico

"Momento GPT-3"?

Matthew Roberson, atual diretor do Instituto de Robótica da Universidade Carnegie Mellon, endossou sua plataforma, dizendo: "A Skild AI foi fundada por especialistas que estão na vanguarda da inovação em robótica. Mal posso esperar para testemunhar como sua tecnologia de ponta revolucionará a indústria e... Continuando a longa história de pesquisa translacional da Carnegie Mellon.”

Outros investidores também não têm vergonha de divulgar e parecem estar confiantes nas capacidades e perspectivas da Skild AI. A maioria deles concentra-se nas contribuições dos dois fundadores para alguns dos laboratórios avançados de robótica e IA do mundo.

Nos últimos anos, a Internet foi ocasionalmente abalada por robôs que realizam parkour extremo, manipulam objetos com as mãos (incluindo abrir portas e gavetas), sobem escadas (para frente ou para trás, dentro ou fora de casa) e se movem de forma natural e suave. O progresso, diz-se, pode ser atribuído a algumas das realizações académicas dos dois homens.

Alguns investidores chamam-nos de “catalisadores” para o avanço da robótica, acreditando que “a sua inovação na aplicação dos princípios fundamentais dos modelos básicos ao mundo real colocou a indústria no caminho da robótica universal”.

Alguns investidores apontaram que a Skild AI “adota uma abordagem verdadeiramente escalável” na construção de um modelo básico para operação e movimento de robôs “Eles revolucionaram a tecnologia robótica, passando de robôs pré-programados para robôs adaptativos dinâmicos. economia real.”

Outro investidor investe em empresas de robótica há mais de 15 anos e chama a Skild de “a mais visionária” que já viu. “Os modelos que estão construindo realizarão qualquer tarefa em qualquer ambiente e em qualquer hardware”.

De acordo com investidores da Felicis Ventures, a corrida para desenvolver a inteligência robótica universal já começou. Nenhuma ideia pode mobilizar capital e talento tão rapidamente como agora. O modelo básico de robôs universais se tornará um elo fundamental nesta cadeia.

A ideia de criar um “modelo único” que possa raciocinar, planear e agir em qualquer ambiente e de qualquer forma não é nova. Sempre foi o Santo Graal que a indústria robótica quer capturar. é que há alguns anos isso era simplesmente impossível. Hoje, pode se tornar realidade”, disse um investidor da Felicis Ventures.

“Quando voamos pela primeira vez para Pittsburgh para ver o robô Skild em ação, não podíamos acreditar no que víamos.

「 A resposta está na escala.Grandes modelos de ação de linguagem visual (VLA) pré-treinados exibem o mesmo comportamento emergente que grandes modelos de linguagem pré-treinados (LLM), já que treinar um LLM em álgebra faz com que ele tenha um melhor desempenho em espanhol . ” O investidor Felicis Ventures acredita que “a Skild está levando esse conceito ao extremo”.

O que Skild está fazendo e quer conseguir é usar os chamados mil vezes mais dados de treinamento para permitir que os robôs executem tarefas nunca antes vistas. O investidor disse que viu sinais.

Os investidores da Sequoia Capital também afirmaram ter “profunda crença” na equipe da Skild AI, dizendo que “têm o potencial para alcançar no mundo real o que a OpenAI alcançou no mundo digital”.

Uma prova de fé é dar dinheiro rapidamente. Menos de uma semana após conhecer o fundador, a Sequoia Capital tomou a decisão de investir na Skild AI, acreditando que esta equipe é o que eles buscam, dizendo: "O momento GPT-3 está chegando e trará grandes mudanças para o mundo da robôs, assim como estamos no mesmo progresso visto no mundo da inteligência digital.”

Esses investidores acreditam que, embora a discussão sobre o impacto da IA ​​na vida humana seja muito animada, até agora, muita discussão ainda está focada principalmente em software, e há enormes oportunidades escondidas na integração da IA ​​em robôs. alcançado através do conhecimento digital para construir. Embora ainda seja cedo, os fabricantes de robótica têm a oportunidade de desenvolver máquinas mais inteligentes usando avanços em LLM, VLM e geração de código.

"Imagine um mundo onde um modelo básico de robô com IA possa completar qualquer tarefa em qualquer ambiente e em qualquer hardware de robô. Isso expandirá enormemente os tipos de robôs que podemos construir, e o custo será muito menor do que hoje."

À medida que a IA no mundo do software se torna um jogo para os gigantes, surge a perspectiva e o apelo de integrar a IA em robôs.

Uma onda de hot money da IA ​​se voltou para o campo da robótica.

*Fonte da imagem principal: Skild AI

Este artigo é um artigo original de Geek Park. Para reimpressão, entre em contato com Geek Jun no WeChat geekparkGO.

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