Após o avanço vertiginoso da inteligência artificial generativa, com ferramentas como ChatGPT, Gemini e Copilot, a nova fronteira tecnológica se volta agora para a inteligência artificial física. Diferente da IA que lida com linguagem e texto, a IA física busca capacitar máquinas autônomas – como robôs, braços mecânicos e veículos – a interagir de forma inteligente e eficiente com o mundo real. 

O conceito combina visão computacional, aprendizado por reforço e simulações baseadas em física para que os robôs não apenas “pensem”, mas também executem tarefas físicas com precisão e autonomia.

A IA física permite que dispositivos compreendam o espaço tridimensional e as leis do mundo físico. Para isso, os modelos de IA são treinados com dados que incluem informações espaciais e físicas, coletadas a partir de ambientes virtuais complexos. Nessas simulações, sensores captam como objetos se movem, colidem ou interagem com a luz, gerando cenários realistas para que os robôs aprendam a se comportar como fariam em ambientes reais.

Esse treinamento acontece com o uso de aprendizado por reforço, uma técnica que permite que as máquinas aprendam por tentativa e erro. Ao serem recompensadas por executar ações corretas em um ambiente simulado, as máquinas ajustam seus comportamentos e desenvolvem habilidades motoras sofisticadas, como ajustar a força de uma pinça robótica, costurar tecidos em cirurgias ou desviar de obstáculos em tempo real. A vantagem é treinar com segurança, economia e escala, simulando milhões de situações até que o robô esteja pronto para o mundo físico.

Aplicação prática

Grandes empresas de tecnologia, como a Nvidia, têm se posicionado na vanguarda desse movimento. “Estamos entrando na era da IA física, na qual robôs auxiliam humanos em tarefas repetitivas de maneira muito mais eficiente”, afirmou o diretor-executivo da companhia na América Latina, Marcio Aguiar, durante o Web Summit Rio. 

Um dos principais marcos dessa transição foi o lançamento do Isaac GR00T N1, modelo base de IA física desenvolvido pela Nvidia. Esse sistema já vem pré-treinado para manipular objetos com destreza, servindo de ponto de partida para empresas adaptarem o robô a seus próprios contextos de operação.

Além de robôs humanoides, a IA física está sendo aplicada em robôs móveis autônomos (AMRs), veículos autônomos (AVs) e espaços industriais inteligentes. Nos armazéns, por exemplo, AMRs conseguem navegar de forma autônoma e segura entre pessoas e obstáculos. Em linhas de produção, manipuladores robóticos podem ajustar suas ações com base em variações dos objetos que manipulam. 

Já em hospitais, robôs cirúrgicos treinados com IA física aprendem movimentos complexos, como suturas delicadas. E nos veículos autônomos, a tecnologia permite melhor resposta a variáveis como tráfego, pedestres ou clima adverso.