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Destaque para agentes corporificados por IA
Explore os agentes pioneiros incorporados em IA da Reply que simplificam o controle de robôs, apresentados por meio do estojo Spot.
A revolução da IA na robótica
Os campos de robótica e IA estão passando por uma transformação significativa, movendo-se além da IA Embodida independente em direção a sistemas integrados. O foco agora está no desenvolvimento de modelos de Visão-Linguagem-Ação (VLA) e sistemas multiagente. Os VLAs visam unificar percepção, compreensão da linguagem e ação física em uma única estrutura, criando agentes mais adaptáveis e de uso geral. Essa evolução é impulsionada por poderosos modelos de base e arquiteturas projetadas para colaboração complexa no mundo real.
Na Reply, aproveitamos algoritmos de ponta que formam a espinha dorsal da inteligência embutida moderna. Isso inclui modelos de aprendizado auto-supervisionado de próxima geração como DINOv2, que oferece estabilidade e desempenho aprimorados em relação ao seu predecessor, e as últimas arquiteturas de modelos multimodais. Esses modelos avançados servem como os principais motores de percepção e raciocínio para agentes de IA especializados, permitindo que eles alcancem uma compreensão profunda e contextual de seu ambiente que supera em muito os métodos tradicionais de visão computacional.
O caso Spot
A vitrine da robótica avançada incorporada à IA da Reply
Nossa abordagem trata o robô Spot como uma plataforma para um sistema multiagente heterogêneo, onde múltiplos agentes especializados colaboram para alcançar um objetivo comum. Essa arquitetura de sistema permite uma clara divisão de trabalho, aumentando a eficiência e a escalabilidade. Um agente central baseado em LLM atua como coordenador, interpretando comandos em linguagem natural e delegando sub-tarefas a uma equipe de agentes especializados, cada um equipado com ferramentas e capacidades distintas.
O fluxo de trabalho é gerenciado por um sistema hierárquico de múltiplos agentes:
Agente Coordenador
Um LLM de alto nível começa convertendo comandos humanos falados em linguagem natural e voz em texto através da fase de Transcrição de Voz e orquestra a missão, delegando tarefas a agentes especializados abaixo dele.
Agente de Navegação
Este agente é responsável pela exploração autônoma e pela busca de caminhos. Ele utiliza algoritmos avançados para construir uma compreensão semântica de seu entorno e navegar em espaços complexos de forma eficiente.
Agente de Percepção
Para tarefas que requerem interação com o ambiente, este agente utiliza modelos avançados como DINOv2 e Grounding DINO para detectar, segmentar e localizar objetos com alta precisão. A poderosa extração de características do DINOv2 torna-o excepcionalmente robusto para a compreensão de cenas do mundo real.
Agente de Manipulação
Uma vez que um objeto é identificado, este agente emprega uma política de execução de baixo nível dedicada. Esta rede de políticas traduz o objetivo de alto nível em uma sequência de comandos motores primitivos para realizar ações físicas precisas, como agarrar e colocar objetos.
Essa inteligência colaborativa permite que o sistema lide com tarefas dinâmicas de forma mais eficaz do que um modelo de agente único.
explorar o futuro de agentes incorporados por IA
A convergência de modelos de Visão-Linguagem-Ação e sistemas multiagente generativos está abrindo caminho para o futuro da IA. Esses sistemas prometem entregar robôs colaborativos altamente adaptáveis, capazes de enfrentar desafios complexos em logística, manufatura e além. Você está pronto para construir a próxima geração de inteligência embutida colaborativa?
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