Robô da Physical Intelligence aprende novas tarefas sozinho, sem precisar de treinamento prévio.

O modelo π0.7 da Physical Intelligence aprende a executar tarefas que não fizeram parte do treino

A startup Physical Intelligence, sediada em San Francisco, apresentou o modelo π0.7, uma tecnologia que permite que robôs realizem tarefas para as quais não foram treinados diretamente. A proposta é um avanço rumo a um “intelecto robótico universal”. Na prática, o sistema já exibe sinais iniciais de generalização - isto é, a capacidade de combinar competências adquiridas em contextos distintos para resolver atividades inéditas.

Em comparação com abordagens tradicionais de aprendizagem robótica, que se apoiavam sobretudo na memorização de tarefas específicas, o π0.7 representa uma mudança relevante. Em vez de repetir apenas o que viu, o robô passa a recombinar partes de dados vindos de diferentes fontes para executar novas ações. Em um dos testes, por exemplo, o robô conseguiu usar uma fritadeira, mesmo havendo apenas dois episódios no conjunto de treino relacionados a esse equipamento. Com instruções passo a passo, ele preparou batata-doce com sucesso.

“Assim que o modelo deixa de executar tarefas rigidamente definidas e passa a combinar habilidades, suas capacidades começam a crescer mais rápido do que o volume de dados”, destacou Sergey Levine, cofundador da Physical Intelligence e professor da Universidade da Califórnia, em Berkeley. Segundo ele, esse comportamento lembra o tipo de evolução observado em modelos de linguagem e de visão.

Os desenvolvedores reforçam, porém, que o modelo ainda não consegue concluir tarefas complexas de múltiplas etapas sem orientação. Um exemplo citado é que o robô não prepara torradas por conta própria, mas consegue realizar a atividade quando recebe instruções detalhadas, etapa por etapa. Isso aponta para o uso de robôs em ambientes novos sem a necessidade de treinamento adicional específico para cada cenário.

A equipe também reconheceu que ainda não existem métricas padronizadas para medir generalização em robótica, o que dificulta que terceiros validem os resultados de maneira independente. Ainda assim, o π0.7 teria alcançado desempenho comparável ao de modelos especializados anteriores da empresa, executando atividades como preparar café, dobrar roupas e montar caixas.

A Physical Intelligence já levantou mais de US$ 1 bilhão em investimentos e está avaliada em US$ 5,6 bilhões. A empresa planeja uma nova rodada de financiamento que pode dobrar essa avaliação para US$ 11 bilhões. Apesar disso, a startup ainda não informa prazos para comercializar a tecnologia.