Os dados do mundo real são o elo perdido entre a simulação e a inteligência física. Com o Lemorele P300 (R), a Robora está fechando essa lacuna, transformando cada usuário em um contribuinte para a evolução da IA incorporada. Ele permite a captura de vídeo em tempo real e de alta definição de qualquer câmera, seja ela montada em um protótipo de robô, um drone ou uma câmera portátil. Esse feed visual é transmitido sem fio e sem perdas para um dispositivo conectado (tablet, telefone ou PC) que executa a interface Robora VLA ou o aplicativo de captura de dados. O dispositivo então transmite ou carrega esses feeds diretamente na nuvem do Robora ou no nó de processamento VLA local. Ao coletar dados de diversos ambientes e casos de uso, a Robora ganha a base para treinar e ajustar seus modelos em informações sensoriais do mundo real, indo além dos dados puramente simulados. Essa abordagem é fundamental para reduzir a lacuna entre o simulador e o real, a diferença de desempenho entre robôs treinados em simulação e aqueles que operam em ambientes físicos complexos.

Robora Sim: Um ambiente alimentado por PyBullet para aprender inteligência física robótica No momento, estamos construindo nossa configuração de ambiente de simulação Robora para nosso aprendizado baseado em simulação, aproveitando o PyBullet, um mecanismo de física padrão do setor amplamente usado em pesquisa e desenvolvimento de robótica orientada por IA. O ambiente é otimizado com algoritmos de aprendizado acelerados por GPU, permitindo aprendizado de imitação de alta velocidade e aprendizado por reforço em uma configuração virtual segura e controlada antes de ser enviado para o mundo real. Essa plataforma de simulação permite que nossos modelos aprendam, se adaptem e generalizem em diferentes morfologias de robôs, tipos de terreno e objetivos de tarefas - tudo antes da implantação no mundo real. Em sua essência, o sistema combina um planejador de alto nível alimentado por VLA com algoritmos de controle de movimento de baixo nível, trabalhando de forma coesa para produzir comportamentos emergentes e fisicamente inteligentes. Essa sinergia entre simulação, aprendizado e transferência do mundo real marca um grande passo em nossa busca por sistemas robóticos adaptativos e inteligentes. Por meio de randomização avançada de domínio e geração de dados sintéticos, o Robora Simulation Environment garante que as políticas treinadas em simulação sejam transferidas de forma eficaz para robôs do mundo real, minimizando a lacuna entre o simulador e o real. Além disso, os usuários poderão testar e integrar seus próprios kits de hardware em ambientes de simulação selecionados no Robora Dapp, garantindo compatibilidade perfeita e implementação mais segura no mundo real.

Esta semana na Robora nos concentramos principalmente no desenvolvimento. Nosso trabalho foi melhorar as principais ferramentas que alimentam a plataforma, desde o gerenciamento de modelos e recursos de ajuste fino até mapeamento 3D e visão computacional. Também expandimos nossa rede juntando-nos a novas iniciativas de IA do mundo real e continuamos trabalhando para conectar pesquisas com aplicações práticas de robótica. Aqui estão as principais atualizações: - Publicou uma atualização de desenvolvimento do Robora, compartilhando o progresso em toda a plataforma: adicionou gerenciamento de pesos de modelo com integração Hugging Face, construiu uma ferramenta CLI inicial para desenvolvedores, definiu o plano para o SDK de ajuste fino com aprendizado de imitação e RLHF no PyBullet e começou a trabalhar em um SDK de mapeamento 3D para gerar ambientes do mundo real. - Robora ingressou na Real World AI Foundry, uma iniciativa global liderada pela @iotex_io ao lado de parceiros como Vodafone, Filecoin e Theta. Essa colaboração ajuda a criar padrões e estruturas abertas para IA do mundo real e apoia nossa missão de conectar sistemas físicos com agentes inteligentes. - Lançamos nossa recapitulação mensal de setembro, destacando as últimas atualizações de desenvolvimento e fornecendo uma visão geral de para onde a plataforma está indo. - Anunciamos que nossa colaboração com universidades no Robora Vision Module está quase concluída. Este sistema de visão computacional de código aberto dá aos robôs a capacidade de ver e entender o mundo em tempo real e em breve será apresentado junto com os pesquisadores e parceiros que contribuíram.