Cão robô mais esperto que os de verdade? Esta IA aprende comandos sozinha

A tecnologia por trás da Luna simula a comunicação entre cérebro e corpo, como se fosse um sistema nervoso real. Com isso, o robô não apenas funciona a partir de códigos e informações armazenadas. A IA aprende, se adapta e toma decisões baseadas nas experiências e nas interações com o ambiente e com as pessoas ao redor. A seguir, saiba mais sobre o robô que aprende como os seres vivos e entenda como o sistema nervoso digital funciona.

Diferentemente dos sistemas tradicionais de IA, que dependem de grandes volumes de dados e programação prévia para funcionar, Luna está sendo treinada por adestradores de cães profissionais, como se fosse um filhote de verdade. A ideia é que o robô aprenda diretamente com as interações no ambiente físico, tropeçando, testando movimentos e ajustando seu comportamento com base em tentativas e erros, como acontece com animais e humanos em fase de desenvolvimento.

Esse processo permite que o robô desenvolva habilidades motoras e comportamentais de forma mais orgânica, sem depender de uma base de dados pré-definida. O treinamento do robô com um ser humano é essencial para que a IA absorva os estímulos de maneira mais natural, simulando a troca de informações entre o "cérebro digital" e o corpo. Essa abordagem coloca a experiência direta, e não apenas o código, como ponto de partida para o aprendizado.

A principal diferença entre a Luna e os modelos tradicionais de inteligência artificial — como chatbots ou assistentes virtuais, por exemplo — está na forma como o aprendizado acontece. Enquanto ferramentas como o ChatGPT ou o Gemini Google funcionam com base em grandes bancos de dados estruturados e respostas previamente definidas, o robô da IntuiCell aprende em tempo real, com o corpo em movimento. O cão de IA não precisa de instruções específicas para cada situação. Em vez disso, reage ao ambiente como um ser vivo faria, ajustando seu comportamento com base nas experiências. Assim como um filhote que aprende a andar tropeçando e se adaptando, Luna desenvolve suas habilidades por tentativa e erro, sem depender de programação rígida.

Nos modelos tradicionais, a inteligência artificial analisa padrões extraídos de textos ou imagens previamente alimentados no sistema. Já a tecnologia por trás da Luna simula o funcionamento de um sistema nervoso: sensores espalhados pelo corpo captam estímulos físicos, que são interpretados por uma rede neural artificial — como se fossem sinais enviados ao cérebro. Essa troca constante entre “corpo” e “mente” permite que o robô aprenda de forma contínua e autônoma, sem precisar ser reprogramado a cada nova situação.

O desenvolvimento do cão robô é fruto de anos de pesquisa em neurociência computacional e robótica biológica, com apoio de investidores como a Navigare Ventures (Suécia), a SNÖ Ventures (Noruega) e financiamento da União Europeia. A criadora do projeto é a IntuiCell, uma startup de deep tech fundada em 2020 como um desdobramento da Universidade de Lund, na Suécia. A missão da empresa é aproximar o aprendizado de máquina do modo como os seres vivos aprendem, desenvolvendo inteligências artificiais mais adaptáveis, sensíveis ao ambiente e menos dependentes de dados estáticos. E a criação de um sistema nervoso digital pode ser um avanço importante nessa direção.

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