Daniela Rus, diretora do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT, publicou artigo na revista Wired nesta segunda, 6. No texto, Rus argumenta que, embora os modelos de inteligência artificial atuais sejam surpreendentemente semelhantes aos humanos na geração de texto, áudio e vídeo, eles permanecem confinados ao mundo digital e enfrentam dificuldades ao serem aplicados no mundo físico.

Ela introduz o conceito de “inteligência física” como uma nova forma de máquina inteligente capaz de compreender ambientes dinâmicos, lidar com a imprevisibilidade e tomar decisões em tempo real. Diferentemente dos modelos tradicionais de IA, a inteligência física está enraizada nos princípios fundamentais do mundo real, como causa e efeito.

Em seu grupo de pesquisa no MIT, Rus desenvolve modelos de inteligência física chamados “redes líquidas”. Em um experimento, treinaram dois drones — um operado por um modelo de IA padrão e outro por uma rede líquida — para localizar objetos em uma floresta durante o verão, usando dados capturados por pilotos humanos.

Enquanto ambos os drones tiveram desempenho semelhante nas condições de treinamento, apenas o drone com rede líquida conseguiu completar a tarefa em circunstâncias diferentes, como no inverno ou em um ambiente urbano. Isso demonstra que, ao contrário dos sistemas tradicionais de IA que param de evoluir após a fase inicial de treinamento, as redes líquidas continuam a aprender e se adaptar com a experiência, assim como os humanos.

A inteligência física é capaz de interpretar e executar comandos complexos derivados de texto ou imagens, conectando instruções digitais à execução no mundo real. No laboratório de Rus, desenvolveram um sistema que, em menos de um minuto, pode projetar e imprimir em 3D pequenos robôs com base em solicitações como “robô que pode andar para frente” ou “robô que pode agarrar objetos”.

Outros laboratórios também estão fazendo avanços significativos. A startup de robótica Covariant, fundada pelo pesquisador Pieter Abbeel da Universidade da Califórnia em Berkeley, está desenvolvendo chatbots que podem controlar braços robóticos sob comando. Eles já garantiram mais de US$ 222 milhões para desenvolver e implantar robôs de triagem em armazéns globalmente.

Uma equipe da Universidade Carnegie Mellon demonstrou recentemente que um robô com apenas uma câmera pode realizar movimentos complexos, como saltar sobre obstáculos duas vezes sua altura e atravessar lacunas duas vezes seu comprimento, usando uma única rede neural treinada por aprendizado por reforço.

Rus conclui que, se 2023 foi o ano da transformação de texto em imagem e 2024 de texto em vídeo, 2025 marcará a era da inteligência física, com uma nova geração de dispositivos — não apenas robôs, mas também redes elétricas inteligentes e casas inteligentes — capazes de interpretar comandos humanos e executar tarefas no mundo real.

Quem é Daniela Rus

Daniela Rus é uma cientista da computação americana, diretora do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT. Reconhecida por suas contribuições em robótica e inteligência artificial, Rus tem se destacado no desenvolvimento de sistemas que integram a inteligência digital com capacidades físicas, visando ampliar o impacto da IA no mundo real.