Tesla Bot: como o robô de Elon Musk vai funcionar?

Por Cristiano Kruel

Elon Musk anunciou o Tesla Bot no seu evento AI DAY (AI de Artificial Intelligence), o seu robô humanoide de 1,70 m de altura e 57 kg.

Um projeto óbvio, disse ele, afinal: “A Tesla é a maior fabricante de robôs do mundo, pois os carros são robôs ‘semi-sentient’ sobre rodas”.

O futuro está vindo mais rápido em nossa direção, então eu acho que está na hora de todo mundo começar a entender mais sobre os conceitos e tecnologias que estão sendo desenvolvidas e utilizadas nos carros autônomos, mas que permitem imaginar outras coisas, como um humanoide como este. 

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Sentient (ou senciência) é o termo utilizado na filosofia para explicar a capacidade de sentir, o que seria diferente de pensar. Muitas coisas na filosofia não são simples explicar – nem entender – mas o termo é utilizado para descrever níveis de autonomia, consciência e inteligência dos animais – e agora das máquinas.

Elon Musk apresentou então “a coisa semi-senciente” e prometeu ter um protótipo já no próximo ano. Ele diz que para a Tesla será fácil fazer isto pois ela domina as tecnologias necessárias, como processadores, sensores, baterias e inteligência artificial. 

Mas, assim como na filosofia, na tecnologia as coisas também podem ser difíceis de entender. Mas precisamos nos esforçar para tentar compreender os itens que ele utiliza na imagem para explicar como vai dar vida para a tal coisa semi-senciente:

A: câmeras auto-pilot: cada carro da Tesla vem com 8 câmeras e elas conseguem montar uma visão integrada de 360 graus para “ver” o mundo ao redor do automóvel, e o robô parece que terá algo parecido; usando todas as imagens a Tesla monta “vector spaces” que é um ambiente virtual que permite as máquinas melhor entenderem o mundo real que as câmeras estão vendo.

B: computador FSD: a Tesla vem desenvolvendo os seus próprios computadores e processadores (computer chips) e o conjunto sofisticado de hardware e software embarcado nos automóveis é chamado de FSD (full self-driving); isto parece que será o coração do robozinho.

C: a coisa: o Tesla Bot possui um monitor frontal (a sua face digital para dar informações), tem capacidade de levantar 68 kg e carregar até 20 Kg, e andar numa velocidade de 8 km/h. Como brincou Elon musk, se você for rápido você consegue fugir dele, e se você for forte você pode encarar ele numa briga.

D: Rede Neural para Video das Múltiplas Câmeras: as múltiplas câmeras trazem as imagens que são os dados a serem processados pela Inteligência Artificial do bot; Rede Neural (neural network) é a expressão utilizada para descrever o algoritmo central que foi treinado para entender as coisas e é quem define o que e como o bot deve se comportar. Processar imagens em tempo real das diversas câmeras é um desafio enorme, mas a Tesla demonstra que é a mais avançada nisto.

E: Neural Net Planning: criar uma rede neural para situações tão diversas é mais que complexo, e no caso da Tesla a sua rede neural possui  centenas de milhões de parâmetros; então o design e o planejamento da rede neural são fatores cruciais, que demandam muitos dados, muita capacidade computacional e muita criatividade e engenharia humanas.

F: Auto-labeling: gostarmos de dizer que não "programamos” mas “treinamos” as redes neurais, e para isto precisamos de grandes volumes de dados; imagine que ao invés de programar como é um sinal de pare, nós utilizamos diversas imagens das placas de pare já identificadas e o algoritmo aprende a melhor maneira de reconhecer quando encontrar uma; mas para treinar precisamos ter os dados (no caso as imagens) já rotuladas (labeled) mas isto é um trabalho caro e lento; A Tesla costumava contratar empresas que ficam “anotando o que a imagem significa”, mas ela decidiu que isto era “core Business” e internalizou estas atividades e hoje são mais de mil pessoas na empresas fazendo isto manualmente; mas a Tesla tem desenvolvido muitas alternativas para rotular os dados automaticamente, como por exemplo utilizar imagens de vários carros no mesmo local, e desta forma pode gerar mais dados bons para melhorar ainda mais os seus algoritmos. 

G: Simulation & Tools: simulação é criar ambientes virtuais para que a máquina aprenda com situações que ainda não viveu no mundo real, mas também imaginar situações que a gente não tem videos ainda; imagine que a máquina – no caso o Bot ou o automóvel autônomo – são inseridos num video-game como o jogador principal e lá ficam andando, tomando decisões e vendo se uma ação deu certo ou errado, ou seja, aprendendo. 

H: FSD Hardware: é – novamente – a placa de processamento central do automóvel (e do futuro Bot) e que precisa estar otimizada para ter baixa latência (atraso) e alta velocidade de processamento (muitos frames por segundo); por segurança a placa é toda dual, com redundância de componentes. Observe que se a Tesla fabrica os seus computadores eu deveria começar a entender que ela fabrica robôs sobre rodas, e não um automóveis com um computador dentro.

I: Dojo Training: além dos desafios de ter processador nas coisas que se movem (carros, homanoides…) é preciso ter um super poder computacional central para treinar a rede neural; para isto a Tesla já diz possuir o 5o supercomputador mais poderoso do planeta (pelo menos os publicamente conhecidos); mas isto não é suficiente para a ambição da empresa, então a Tesla está desenvolvendo o seu projeto chamado DOJO, o mais rápido computador para treinar Inteligência Artificial do mundo; ela está projetando tudo, do microchip ao software.

Acho que já podemos começar a imaginar estes robôs trabalhando nas fábricas da Tesla, como alguém pedindo ao Tesla Bot para pegar a chave-de-fenda e apertar aquele parafuso. Ou talvez até nas nossas casas, pedindo para ele ir ao supermercado comprar alguma coisa para você. 

Sobre o futuro do trabalho, Elon Musk disse: “No futuro, o trabalho físico será uma escolha. Se você quiser fazer, você pode. Mas você não precisará fazer se não quiser”.

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