Além do Humanóide: Qinyu Torna o 'Corpo' uma Nova Variável na Inteligência Incorporada
A Qinyu Technology (FEAGINE), fundada pelo doutor em robótica pela Universidade de Hong Kong e ex-engenheiro da DJI, Peng Rui, lançou três robôs flexíveis bioinspirados (A01, A02, A03) e um modelo de fundação cross-embodiment de primeira geração, o Fi0 (Foundation Intelligence Across Embodiments), com o objetivo de tornar a inteligência reutilizável em diferentes corpos robóticos. A empresa argumenta que a forma humanóide não é o único caminho para robôs de uso geral, e que corpos flexíveis aliados a inteligência compartilhada podem atender melhor a diversas tarefas e ambientes.
A Qinyu Technology (FEAGINE), fundada por Peng Rui (doutor em robótica pela Universidade de Hong Kong, ex-engenheiro embarcado da DJI), apresentou três robôs flexíveis biónicos — FEAGINE A01, A02, A03 — e um modelo fundacional de primeira geração para múltiplas corporificações, o Fi0 (Inteligência Fundacional através de Corporificações). Os robôs são corpos flexíveis acionados por cabos, que variam em número de segmentos, graus de liberdade, comprimento e capacidade de carga, formando o que a empresa afirma ser a primeira matriz de produtos flexíveis acionados por cabos, padronizada e produzida em massa do mundo. O Fi0 tem como objetivo separar o conhecimento de tarefas e do mundo das ações específicas do corpo, permitindo que habilidades aprendidas em um corpo sejam reutilizadas em outros. Componentes-chave do Fi0 incluem um Codificador de Habilidades que converte demonstrações humanas em contexto de habilidade, um Codificador de Mundo Transversal que aprende representações compartilhadas do mundo a partir de diferentes perspectivas, um Grafo de Corporificação que codifica a estrutura e o estado do robô, e um Modelo de Dinâmica Mundial combinado com Avaliação de Ação-Mundo Multiobjetivo (MAWA) para prever e avaliar resultados de ações. A empresa posiciona isso como 'inteligência incorporada flexível', argumentando que, à medida que os robôs entram em indústrias diversas, os corpos divergirão conforme as tarefas, e a inteligência compartilhada deve evitar que custos de dados, treinamento e adaptação sejam incorridos novamente para cada novo formato de corpo. O texto também faz referência à observação de Fei-Fei Li de que corpos eficientes podem evoluir de maneira diferente quando os limites das tarefas são claros, apoiando a abordagem não humanoide da Qinyu.
Fonte: QbitAI 量子位 —
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