Os dados do mundo real são o elo perdido entre a simulação e a inteligência física. Com o Lemorele P300 (R), a Robora está a fechar essa lacuna, transformando cada utilizador em um contribuinte para a evolução da IA incorporada. Ele permite a captura de vídeo em tempo real e alta definição a partir de qualquer câmara, seja montada em um protótipo de robô, em um drone ou em uma câmara portátil. Este 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 para a nuvem da Robora ou para um nó de processamento local VLA. Ao coletar dados de ambientes e casos de uso diversos, a Robora ganha a base para treinar e ajustar seus modelos com informações sensoriais do mundo real, indo além dos dados puramente simulados. Essa abordagem é fundamental para reduzir a lacuna entre simulação e realidade, a diferença de desempenho entre robôs treinados em simulação e aqueles que operam em ambientes físicos complexos.

Robora Sim: Um Ambiente Potenciado por PyBullet para Aprender Inteligência Física Robótica Atualmente, estamos a construir a nossa configuração do ambiente de simulação Robora para a nossa aprendizagem baseada em simulação, aproveitando o PyBullet, um motor de física padrão da indústria amplamente utilizado em pesquisa e desenvolvimento de robótica impulsionada por IA. O ambiente está otimizado com algoritmos de aprendizagem acelerados por GPU, permitindo aprendizagem por imitação e aprendizagem por reforço em alta velocidade dentro de uma configuração virtual segura e controlada antes de serem enviados para o mundo real. Esta plataforma de simulação permite que os nossos modelos aprendam, se adaptem e generalizem através de diferentes morfologias de robôs, tipos de terreno e objetivos de tarefa - tudo antes da implementação no mundo real. No seu núcleo, o sistema combina um planejador de alto nível potenciado por VLA com algoritmos de controle de movimento de baixo nível, trabalhando de forma coesa para produzir comportamentos emergentes e fisicamente inteligentes. Esta sinergia entre simulação, aprendizagem e transferência para o mundo real marca um grande avanço na nossa busca por sistemas robóticos adaptativos e inteligentes. Através de randomização avançada de domínio e geração de dados sintéticos, o Ambiente de Simulação Robora garante que as políticas treinadas na simulação se transferem efetivamente para robôs do mundo real, minimizando a lacuna entre simulação e realidade. Além disso, os utilizadores poderão testar e integrar os seus próprios kits de hardware dentro de ambientes de simulação selecionados na Dapp Robora, garantindo compatibilidade perfeita e uma implementação mais segura no mundo real.

Esta semana na Robora focámo-nos principalmente no desenvolvimento. O nosso trabalho centrou-se na melhoria das ferramentas principais que alimentam a plataforma, desde a gestão de modelos e capacidades de ajuste fino até ao mapeamento 3D e visão computacional. Também expandimos a nossa rede ao juntarmo-nos a novas iniciativas de IA do mundo real e continuámos a trabalhar na ligação entre a investigação e as aplicações práticas de robótica. Aqui estão as principais atualizações: - Publicámos uma Atualização de Desenvolvimento da Robora, partilhando o progresso em toda a plataforma: adicionámos a gestão de pesos de modelos com integração do Hugging Face, construímos uma ferramenta CLI inicial para desenvolvedores, definimos o plano para o SDK de ajuste fino com aprendizagem por imitação e RLHF no PyBullet, e começámos a trabalhar num SDK de Mapeamento 3D para gerar ambientes do mundo real. - A Robora juntou-se à Real World AI Foundry, uma iniciativa global liderada pela @iotex_io juntamente com parceiros como a Vodafone, Filecoin e Theta. Esta colaboração ajuda a criar padrões e estruturas abertos para a IA do mundo real e apoia a nossa missão de conectar sistemas físicos com agentes inteligentes. - Lançámos o nosso Resumo Mensal de Setembro, destacando as últimas atualizações de desenvolvimento e fornecendo uma visão geral de para onde a plataforma está a caminhar a seguir. - Anunciámos que a nossa colaboração com universidades no Módulo de Visão da Robora está perto de ser concluída. Este sistema de visão computacional de código aberto dá aos robôs a capacidade de ver e entender o mundo em tempo real e será apresentado em breve juntamente com os investigadores e parceiros que contribuíram.