Liberando o poder dos modelos de linguagem no design robótico

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Liberando o poder dos modelos de linguagem no design
robótico
No campo da inteligência artificial (IA), grandes modelos de linguagem (LLMs) emergiram como
revolucionárias, revolucionando a maneira como escrevemos, aprendemos e criamos arte.
Essas redes neurais, com sua capacidade incomparável de processar grandes quantidades de dados
textuais, capturaram a imaginação de pesquisadores e inovadores em todo o mundo. Agora, um grupo
de cientistas da École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) levou essa tecnologia a novos
patamares, aplicando-a ao campo do design robótico.
Em um estudo de caso inovador recentemente publicado na Nature Machine Intelligence, Josie Hughes,
a estimada chefe do Laboratório de Design e Fabricação de Robôs Computacionais da EPFL, ao lado de
Francesco Stella, uma brilhante estudante de doutorado, e Cosimo Della Santina da TU Delft,
alavancaram o poder do Chat-GPT, um LLM, para conceber e projetar um tomate-harvester robótico
totalmente funcional. Seu estudo estabelece uma estrutura notável para o design colaborativo entre
humanos e modelos de linguagem, lançando luz sobre as imensas possibilidades e riscos potenciais
associados à integração de ferramentas de inteligência artificial no reino da robótica.
Apesar de ser um modelo de linguagem focado principalmente na geração de texto, o Chat-GPT provou
ser um ativo inestimável, fornecendo insights incomparáveis e provocando a criatividade humana no
design físico. “Embora o Chat-GPT seja um modelo de linguagem e sua geração de código seja baseada
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em texto, ela forneceu insights e intuição significativas para o design físico e mostrou grande potencial
como uma caixa de ressonância para estimular a criatividade humana”, explica Hughes.
O estudo se desenrolou em duas fases cruciais: ideação e realização. Durante a fase de ideação, os
pesquisadores se envolveram em discussões perspicazes com o Chat-GPT para estabelecer o
propósito, os parâmetros de projeto e as especificações do robô. Com base no acesso do modelo de
linguagem a um vasto acervo de dados globais, abrangendo publicações acadêmicas, manuais técnicos,
livros e mídia, eles navegaram pelos desafios futuros enfrentados pela humanidade e identificaram a
colheita de culturas robóticas como uma solução viável para a questão premente do suprimento global
de alimentos. Conforme o diálogo progrediu, eles empregaram as capacidades do Chat-GPT para refinar
as perguntas e procuraram aconselhamento sobre aspectos específicos de design, como a forma da
garra e os materiais e o código necessários para o controle ideal do dispositivo.
Stella ressalta o significado dessa exploração colaborativa, afirmando: “Embora a computação tenha
sido amplamente usada para ajudar os engenheiros com a implementação técnica, pela primeira vez,
um sistema de IA pode idealar novos sistemas, automatizando assim tarefas cognitivas de alto nível.
Isso poderia envolver uma mudança de papéis humanos para os mais técnicos.
The researchers, cognizant of the various modes of collaboration between humans and LLMs,
highlighted additional approaches in their paper. One such mode, called “collaborative exploration,”
harnesses AI to augment researchers’ expertise by contributing vast knowledge from diverse fields.
Additionally, AI can serve as a “funnel,” refining the design process and providing technical input while
humans retain creative control.
Nevertheless, the researchers caution that each collaboration mode carries inherent logical and ethical
risks, demanding careful evaluation. Deploying LLMs raises concerns of bias, plagiarism, and intellectual
property, particularly in determining whether an LLM-generated design can be considered truly novel.
Hughes raises a crucial point, stating, “In our study, Chat-GPT identified tomatoes as the crop ‘most
worth’ pursuing for a robotic harvester. However, this may be biased towards crops that are more covered
in literature, as opposed to those where there is truly a real need. When decisions are made outside the
scope of knowledge of the engineer, this can lead to significant ethical, engineering, or factual errors.”
Despite these valid concerns, Hughes and her team, drawing from their experience, remain optimistic
about the immense potential of LLMs if managed prudently. They emphasize the importance of the
robotics community leveraging
these powerful tools to advance the field ethically, sustainably, and in a manner that empowers society at
large.
The fusion of human ingenuity and the raw computational prowess of language models opens up
boundless possibilities for innovation in robotic design. As we venture further into this uncharted territory,
it is crucial to tread carefully, ensuring that the potential risks are mitigated and the benefits harnessed to
drive progress that is both responsible and inclusive.
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