A Physical Intelligence, startup de robótica fundada há dois anos em San Francisco, divulgou nesta quinta-feira (16) uma pesquisa que aponta avanços rumo a um “cérebro robótico” de uso geral. Segundo o estudo, o novo modelo π0.7 consegue combinar habilidades aprendidas em contextos diferentes para realizar atividades que não faziam parte do treinamento original.
O conceito central é a generalização composicional. Até agora, o padrão de treinamento em robótica envolvia coletar dados específicos, criar um modelo especializado e repetir o processo para cada nova tarefa. De acordo com os autores, o π0.7 rompe esse ciclo ao “remixar” conhecimentos já adquiridos, gerando ganhos de capacidade acima do crescimento linear do volume de dados.
Teste com fritadeira elétrica surpreende equipe
No experimento mais chamativo, o modelo teve de operar uma fritadeira elétrica praticamente ausente da base de dados. Apenas dois registros continham o aparelho: um vídeo em que um robô fecha a tampa e outro, de fonte aberta, no qual um frasco plástico é colocado dentro do equipamento. Mesmo assim, o sistema conseguiu preparar um inhame com auxílio verbal passo a passo – e exibiu desempenho aceitável sem qualquer orientação prévia.
A pesquisadora Lucy Shi, doutoranda em ciência da computação em Stanford, destaca que a eficácia variou conforme a qualidade das instruções. Um primeiro teste produziu sucesso em 5% das tentativas; após 30 minutos ajustando o “prompt”, a taxa subiu para 95%.
Limitações e próximos passos
O cofundador Sergey Levine, professor da Universidade da Califórnia em Berkeley, reconhece que o π0.7 ainda não executa longas sequências de ações a partir de um único comando. “Não dá para dizer ‘faça uma torrada’ e esperar que tudo aconteça sozinho”, afirma. Segundo ele, o robô precisa ser guiado etapa por etapa, mas, após a orientação, “funciona bem”.
Sem benchmarks padronizados para o setor, a empresa comparou o novo modelo com sistemas especializados usados internamente. O resultado foi desempenho equivalente em tarefas como fazer café, dobrar roupas e montar caixas.
Reações internas e cenário financeiro
O cientista Ashwin Balakrishna relata surpresa com as capacidades emergentes: “Com base nos dados, eu costumava prever tudo o que o modelo faria. Nos últimos meses, isso mudou”.
Imagem: Internet
A Physical Intelligence já captou mais de US$ 1 bilhão e foi avaliada por investidores em US$ 5,6 bilhões. Fontes próximas afirmam que a companhia negocia uma nova rodada que pode quase dobrar o valor de mercado para US$ 11 bilhões. A empresa não comentou o assunto.
Entre os investidores está o cofundador Lachy Groom, ex-anjo de destaque no Vale do Silício (Figma, Notion, Ramp), que aposta na startup como a “grande oportunidade” que buscava. Mesmo sem cronograma de comercialização, o histórico de Groom tem atraído aportes institucionais significativos.
Levine evita prever quando a tecnologia chegará ao mercado, mas observa que o progresso “ocorre mais rápido” do que ele imaginava há alguns anos. Os autores reforçam que os resultados representam pesquisa em estágio inicial, não um produto final.
Com informações de TechCrunch
