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'Temos dados suficientes para robôs terem raciocínio muito rápido', diz diretor brasileiro da Nvidia

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'Temos dados suficientes para robôs terem raciocínio muito rápido', diz diretor brasileiro da Nvidia


Robô humanoide da empresa americana Figure
Divulgação/Figure
O próximo avanço da inteligência artificial é o desenvolvimento de robôs humanoides com “cérebro” baseado em IA generativa, e já há dados suficientes para viabilizar esse passo. A avaliação é do brasileiro Marcio Aguiar, diretor da Nvidia para a América Latina.
🔎 O que é inteligência artificial generativa? É justamente a que deu origem ao ChatGPT. Além de conversar com o usuário, podendo tirar dúvidas gerais, essa IA cria conteúdos, imagens, vídeos e músicas. Hoje, além do ChatGPT, também estão disponíveis no mercado o Gemini (do Google) e o Copilot (Microsoft).
“O mercado já está olhando para o Physical AI, que é a integração da IA com sistemas físicos, e já temos dados suficientes para que um robô tenha raciocínio muito rápido”, disse o executivo.
Rede social das IAs faz robôs conversarem entre si, mas o quanto disso é real?
“Isso só está acontecendo porque essas outras fases da IA, a agêntica e a generativa, permitem agrupar tudo isso e levar essa capacidade para um robô”, completou, em entrevista ao g1.
Apesar disso, ele defende cautela: antes de avançar, é preciso amadurecer soluções já disponíveis, como a IA generativa e os agentes de IA. Aguiar falou sobre o tema nesta quarta-feira (11) durante o “Microsoft AI Tur”, evento de IA da Microsoft, em São Paulo.
Veja os vídeos que estão em alta no g1
Segundo Aguiar, a Nvidia trabalha há oito anos no desenvolvimento de softwares e hardwares voltados à robótica, o que, segundo ele, “hoje permite que mais das 100 melhores empresas de robótica usem nossos hardwares”.
O executivo explica que a Nvidia não fabrica o robô físico, mas fornece o “cérebro” para empresas que desenvolvem esse tipo de solução.
Ele afirma que, no Physical AI, não apenas os robôs humanoides serão beneficiados.
Ele diz que a chamada IA física já é realidade na indústria. Isso inclui o uso de braços mecânicos em fábricas, que estão se tornando mais inteligentes com técnicas de visão computacional capazes de perceber o ambiente ao redor e reagir a ele.
Marcio Aguiar, diretor brasileiro da Nvidia.
Darlan Helder/g1
“Em hospitais no Japão, robôs humanoides auxiliam enfermeiros em tarefas como a entrega de medicamentos a pacientes”, diz.
O setor de veículos autônomos é um dos principais focos. Além dos carros, ele cita os robotáxis como exemplos de máquinas que estão se tornando cada vez mais autônomas.
Aguiar não estimou quando será possível ver em massa robôs humanoides ainda mais avançados com IA generativa. Segundo ele, a implementação ocorre de forma gradual, “pouco a pouco”, a ponto de o usuário nem perceber que já utiliza a tecnologia no dia a dia.
O que faz a Nvidia?
Jensen Huang fala sobre os chips da Nvidia durante a Computex, feira de tecnologia na China
Ann Wang/Reuters
A Nvidia fabrica chips usados para treinar modelos de inteligência artificial, como o do ChatGPT, que exigem muita capacidade computacional. Entre os clientes da empresa, estão praticamente todas as gigantes da tecnologia, como Microsoft, Google, Amazon, Meta e Spotify.
A companhia controla cerca de 80% do mercado de chips de inteligência artificial de ponta, segundo a Reuters.
Seus principais produtos neste setor são as unidades de processamento gráfico (GPU, na sigla em inglês) H100 e A100. A empresa também já lançou o Blackwell (B100), a geração mais avançada, com maior capacidade, desempenho e eficiência, projetada para superar a H100.
A fabricação de chips vai além da inteligência artificial: a Nvidia produz versões para computadores pessoais desses componentes, importantes especialmente para o funcionamento de games. Foi nesse setor, inclusive, que a empresa ficou mundialmente conhecida.
Principal produto da Nvidia, o H100, é de longe o chip mais demandado do setor e custa dezenas de milhares de dólares por unidade. Segundo a empresa especializada TrendForce, o ChatGPT requer cerca de 30 mil GPUs (chips) para funcionar.
“Os GPUs são mais difíceis de encontrar do que drogas”, ironizou Elon Musk, em um evento organizado pelo “Wall Street Journal” em 2023.
A Nvidia concebe seus processadores, mas não os fabrica em um local próprio, assim como fazem a AMD ou a Apple. A maior parte de seus produtos é fabricada pela Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, ou TSMC, referência mundial nesse setor.
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