Robôs ganham autonomia: os avanços recentes no aprendizado de máquinas
O investimento em robôs humanoides atingiu um novo patamar em 2025, com empresas e investidores destinando US$ 6,1 bilhões ao setor, valor quatro vezes superior ao registrado no ano anterior. Esse salto reflete uma revolução no modo como as máquinas aprendem a interagir com o mundo físico, abandonando métodos tradicionais baseados em regras rígidas para adotar abordagens orientadas por inteligência artificial e grandes volumes de dados.
Inicialmente, a programação de robôs dependia da antecipação de todas as situações possíveis, exigindo a criação manual de regras para cada tarefa, como dobrar roupas. Esse processo era complexo e pouco escalável. A partir de 2015, o setor passou a utilizar simulações digitais e técnicas de aprendizado por reforço, permitindo que robôs aprimorassem suas habilidades por meio de tentativa e erro, acumulando milhões de experiências virtuais.
O lançamento do ChatGPT em 2022 marcou outro avanço, ao introduzir modelos de linguagem treinados com grandes quantidades de texto. Adaptados para robótica, esses modelos passaram a processar imagens, leituras de sensores e posições de juntas, prevendo em tempo real as próximas ações do robô. Isso permitiu a execução de comandos motores complexos e a adaptação a ambientes dinâmicos, aproximando as máquinas de tarefas antes restritas a humanos.
Essa mudança de paradigma abriu espaço para que robôs fossem implantados em ambientes reais mesmo sem estarem totalmente prontos, acelerando o aprendizado prático. O resultado é um novo ciclo de otimismo e investimento em robótica, especialmente no Vale do Silício, onde pesquisadores apostam que a combinação de IA generativa e robôs físicos pode transformar desde tarefas domésticas até aplicações industriais.
Fonte original: www.technologyreview.com
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