Um Robô Que Aprende A Observar, Não Com Meses De Treino
O modelo de base S1 da Skild AI, apresentado pela NVIDIA a 10 de setembro, aprende uma nova tarefa de robô a partir de um único vídeo de demonstração, em vez dos meses de recolha de dados e retreino específicos de cada tarefa em que a robótica industrial se apoiou até agora. Um operador grava a tarefa uma única vez em vídeo; o S1 usa essa gravação como instrução, deduz os objetos envolvidos, a ordem dos passos e a intenção por trás deles, e traduz a sequência em ações do robô sem atualizar os seus parâmetros internos.
A NVIDIA e a Skild afirmam que uma demonstração em vídeo equivale a cerca de 380 exemplos de treino recolhidos à mão, e num teste de replantação de uma planta, todo o percurso desde a chegada dos materiais até à execução autónoma demorou 11 minutos.
A Primeira Tarefa Foi Montar Os Próprios Chips Da NVIDIA
A Skild, a NVIDIA e a Foxconn implementaram o Skild Brain em manipuladores de dois braços para a montagem de precisão dos sistemas Blackwell da NVIDIA, com um fluxo de trabalho demonstrado que mostra um robô a instalar uma barra coletora e um bloco de fim de curso, a apertar 16 parafusos e a adaptar-se quando a cena é perturbada. É exatamente o tipo de trabalho de precisão longo e com várias partes pelo qual os fabricantes de eletrónica por contrato pagam hoje a operários qualificados para fazerem à mão.
| Métrica | S1, aprendizagem em contexto | Sistema comparável |
|---|---|---|
| Sucesso por passo, tarefas longas nunca vistas | 66 por cento | 9 por cento |
| Sucesso em tarefas vistas no treino | 96 por cento | Mais baixo, referência baseada em linguagem |
| Dados de treino por nova tarefa | 1 vídeo, cerca de 380 equivalentes de demonstração | 50 a 100 horas de teleoperação |
A Skild atingiu 100 milhões de dólares de receita anualizada apenas 10 meses após a primeira implementação comercial, com mais de 60 parceiros na indústria, logística, inspeção, segurança e preparação de alimentos. O cofundador e diretor executivo da Skild, Deepak Pathak, disse que aprender com a experiência em vez de pré-programação é a verdadeira mudança que está agora a acontecer na robótica.
O Argumento Do Custo De Montagem Para Deslocalizar Ficou Mais Fraco
A montagem eletrónica por contrato concentrou-se durante décadas em regiões de salários baixos porque o trabalho manual de precisão é caro de deslocar: um novo local precisa de mão de obra formada, e formá-la demora tempo. Um robô capaz de aprender uma tarefa de montagem comparável a partir de uma única demonstração gravada e começar a trabalhar de forma autónoma em minutos elimina exatamente essa limitação.
Se os números do S1 se confirmarem fora das demonstrações da própria Skild, o fator decisivo sobre onde ocorre a montagem eletrónica de precisão desloca-se do custo laboral local para as horas de robô, a disponibilidade de energia e a proximidade de uma instalação aos chips e componentes que monta - variáveis que um fabricante europeu ou britânico a competir pelos mesmos contratos consegue realmente controlar.
O Que Isto Significa Para Um Fabricante Por Contrato Europeu
Um fabricante europeu ou britânico de eletrónica por contrato deve tratar isto como um sinal precoce e não como uma ameaça imediata: os números da Skild são autodeclarados, e a implementação com a Foxconn é um fluxo de trabalho demonstrado, não uma implementação em toda a fábrica.
Mas a direção merece ser planeada. Se a aprendizagem robótica em contexto continuar a reduzir a diferença descrita pela NVIDIA e pela Skild, competir pela próxima geração de contratos de montagem de precisão vai depender menos dos custos salariais e mais de quem consegue integrar mais depressa robôs ensinados por vídeo, e de estar suficientemente perto dos chips e da energia de um cliente para que isso conte. Os fabricantes europeus com boa engenharia de automação e energia industrial fiável têm aqui uma oportunidade real, desde que comecem já a construir essas competências de integração.
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