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Coreia do Sul usa trabalhadores de hotel para treinar robôs humanoides com IA

Em hotéis de alto padrão em Seul, na Coreia do Sul, funcionários estão sendo filmados enquanto executam tarefas do dia a dia, como dobrar guardanapos e organizar mesas. As imagens não têm fins de treinamento humano, mas servem para ensinar robôs humanoides a reproduzir esses movimentos com precisão.

O projeto é conduzido pela empresa de inteligência artificial RLWRLD e utiliza câmeras presas ao corpo dos trabalhadores para registrar detalhes minuciosos, como posição dos dedos, articulações e força aplicada. As informações alimentam sistemas de “IA física”, voltados para máquinas que precisam agir no ambiente real.

A iniciativa faz parte de uma estratégia mais ampla da Coreia do Sul para disputar espaço no setor global de robótica, hoje liderado pelos Estados Unidos e pela China. O país aposta na combinação entre indústria, tecnologia e experiência de trabalhadores para transformar habilidades humanas em dados para robôs.

A busca constante pela “IA física”

A RLWRLD cria robôs para executar funções diversas, como lavar, polir, dobrar e escrever – (Divulgação: RLWRLD)

Durante as sessões de captura de dados, os movimentos dos funcionários são registrados em ambientes simulados de hotel, onde robôs tentam reproduzir tarefas como organizar utensílios, levantar copos e dobrar tecidos. Segundo a RLWRLD, o objetivo é permitir que mãos robóticas consigam atingir um nível de precisão próximo ao humano.

Apesar do avanço tecnológico, os próprios desenvolvedores reconhecem limitações. Hoje, robôs ainda levam várias horas para concluir tarefas que um trabalhador realiza em cerca de 40 minutos, como a limpeza de um quarto de hotel.

A empresa afirma que a hotelaria oferece um cenário ideal para treinamento por exigir movimentos delicados e alta precisão. “Por exemplo, com o Lotte Hotel, se você tivesse um robô dobrando guardanapos, uma pinça não conseguiria alcançar as dobras precisas e nítidas esperadas no serviço”, afirmou Hyemin Cho, executiva de estratégia e negócios da RLWRLD.

Além do setor hoteleiro, a companhia também coleta dados em centros logísticos do grupo CJ Group e em lojas da rede japonesa Lawson, onde trabalhadores têm seus movimentos acompanhados durante a organização de produtos e exposição de mercadorias.

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O objetivo final é desenvolver sistemas capazes de operar diferentes tipos de robôs em fábricas, centros de distribuição e, futuramente, em residências. A destreza das mãos humanas é apontada pelos engenheiros como um dos principais desafios da robótica atual.

O movimento integra a estratégia sul-coreana de expansão na chamada “IA física”, que busca criar máquinas capazes de perceber, decidir e agir no mundo real. O governo do país já anunciou um projeto de US$ 33 milhões para registrar conhecimentos técnicos de trabalhadores experientes e convertê-los em treinamento para robôs industriais.

Grandes conglomerados também aceleram investimentos no setor. A Hyundai planeja usar robôs humanoides desenvolvidos pela Boston Dynamics em suas fábricas a partir de 2028, enquanto a Samsung projeta transformar suas unidades produtivas em “fábricas totalmente orientadas por IA” até 2030.

Mesmo com preocupações sobre impacto no emprego, há trabalhadores que veem a tecnologia como complementar. “Acreditamos que os humanoides podem assumir cerca de 30% a 40% do trabalho”, disse David Park, funcionário da hotelaria. “Mas será difícil substituir a parte que envolve interação humana. Nesse sentido, é mais empolgante do que preocupante.

Esse texto contém informações da EuroNews.

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Corrida das IAs: gigante japonesa aposta em bateria para data centers

Recentemente, a SoftBank Corp. anunciou a expansão de sua divisão de telecomunicações e infraestrutura digital para atender à crescente demanda por datacenters de inteligência artificial. A empresa pretende desenvolver soluções de software e hardware voltadas à oferta de computação em nuvem para IA e sistemas de armazenamento de energia em larga escala, incluindo baterias industriais para alimentação de datacenters.

Intitulada “Neoclaud”, a nova infraestrutura é designada para o treinamento de inteligência artificial no Japão, onde a empresa comercializa pacotes de telecomunicação. A companhia também compartilhou sobre sua parceria com as empresas sul-coreanas Cosmos Lab e DeltaX para desenvolver baterias em sua fábrica em Osaka, a partir do próximo ano fiscal.

A decisão de entrar no mercado de IA e baterias faz parte de uma estratégia de longo prazo para aumentar a relevância da SoftBank em meio ao boom da inteligência artificial.

Para quem tem pressa:

  • Gigante de tecnologia japonesa, SoftBank, dá início ao plano de aumentar sua relevância no mercado de inteligência artificial;
  • A empresa deseja fornecer serviços de software e hardware para alimentar as distintas demandas de datacenters;
  • Dentre os itens pretendidos, encontram-se computação em nuvem e baterias de larga escala.

SoftBank e sua estratégia para entrar na corrida da IA

Datacenters de uma empresa (Reprodução: basiczto/Shutterstock)

A SoftBank deseja construir um sistema de armazenamento de energia em larga escala, o equivalente a um gigawatt-hora por ano. Se bem-sucedido, o feito classificará o sistema como um dos maiores de todo o Japão, segundo a Bloomberg.

Dentre os clientes em potencial para a compra de baterias, estão empresas que fornecem redes elétricas, complexos industriais e residenciais. A SoftBank não descarta a possibilidade de expandir os negócios para outro país.

Outro objetivo, ainda que mais distante, é incluir a empresa no setor de fabricação de servidores para inteligência artificial, mas ainda não há uma confirmação definitiva.

A área de telecomunicações estima registar um crescimento de 5,5% no lucro operacional neste exercício fiscal, impulsionado principalmente pela elevação dos preços dos serviços móveis, pelos aportes em infraestrutura voltada à inteligência artificial e pela disputa cada vez mais intensa entre as operadoras na conquista de grandes contratos corporativos.

Fachada do Softbank com várias pessoas passando em frente
SoftBank possui lojas físicas de eletrônicos no Japão – Saranya Phu akat/Shutterstock

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A companhia pretende investir cerca de ¥1 trilhão (US$ 6,4 bilhões) em projetos ligados à IA até março de 2029, com foco em estruturas como data centers e soluções de armazenamento energético.

Em paralelo, a empresa vem conduzindo uma ampla modernização de sua rede móvel no Japão, buscando prepará-la para a demanda de dispositivos baseados em inteligência artificial, incluindo sistemas automatizados utilizados em centros de distribuição e operações logísticas.

Além disso, de acordo com o comunicado oficial da SoftBank Corp., a empresa traça uma mudança estratégica relevante: deixar de atuar apenas como operadora de telecomunicações para se transformar em uma fornecedora de infraestrutura voltada à inteligência artificial em larga escala.

Essa transição envolve a combinação de serviços em nuvem com processamento acelerado por GPUs, tecnologias de computação na borda da rede e uma camada de software centralizada responsável por coordenar data centers de IA.

A proposta se baseia em uma rede distribuída, na qual a própria infraestrutura nacional de telecomunicações é utilizada para aproximar o poder de processamento dos usuários finais. Com isso, busca-se diminuir o tempo de resposta dos sistemas e aumentar a estabilidade das aplicações de inteligência artificial.

Outro elemento central do projeto é a automação da gestão de recursos computacionais. A ideia é que a infraestrutura consiga redistribuir sua capacidade de forma flexível entre serviços de rede e tarefas de IA, levando em conta fatores como demanda em tempo real, eficiência energética e disponibilidade de equipamentos.

Como parte dessa transformação, a empresa também desenvolve uma plataforma unificada de software capaz de integrar desde o gerenciamento de GPUs até o controle de redes e aplicações complexas de inteligência artificial, com o objetivo de tornar mais simples a operação de sistemas altamente distribuídos.

A SoftBank Corp. também vem fortalecendo parcerias estratégicas com outras companhias do setor para acelerar a criação de redes preparadas para suportar aplicações de IA em tempo real, especialmente em áreas como robótica e automação industrial.

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Nova IA permite que robôs dobrem roupa e organizem objetos mais rápido que humanos

Pesquisadores da Georgia Institute of Technology criaram recentemente um sistema de inteligência artificial capaz de fazer robôs realizarem tarefas típicas do dia a dia com mais rapidez, sem comprometer a exatidão. Entre as atividades demonstradas estão empilhar copos, dobrar roupas e organizar objetos. O principal autor da pesquisa é Nadun Ranawaka Arachchige e você pode conferir o PDF clicando aqui.

O destaque dessa inovação é o SAIL (Speed Adaptation of Imitation Learning), uma tecnologia que permite aos robôs aprenderem a partir da observação de ações humanas. A proposta representa um passo relevante na busca por máquinas que consigam executar tarefas cotidianas com eficiência semelhante — ou até superior — à dos humanos.

Apesar dos avanços, surgem preocupações sobre os efeitos dessa tecnologia no emprego. A possibilidade de automatizar funções comuns, especialmente em áreas como serviços e cuidados, levanta alertas de especialistas sobre o impacto potencial em milhões de postos de trabalho nas próximas décadas.

Para quem tem pressa:

  • Uma nova gama de robôs, alimentados pela inteligência artificial do software SAIL, agora pode realizar tarefas importantes e delicadas tão bem quanto humanos;
  • A novidade é fruto de uma pesquisa da Georgia Institute of Technology;
  • Dentre as atividades possíveis, é possível citar dobrar roupas, empilhar objetos e organizar itens;
  • Apesar de inovadora, essa versatilidade robótica levanta questionamentos sobre possíveis impactos futuros no mercado de trabalho.

Novo sistema aumenta velocidade e expande habilidades dos robôs

O sistema SAIL foi projetado para que robôs consigam executar tarefas manuais delicadas — como dobrar toalhas, empilhar itens e organizar objetos — de forma mais ágil do que humanos, sem perder precisão. O objetivo é aproximar a robótica da criação de máquinas versáteis, capazes de desempenhar qualquer atividade feita pelas mãos humanas.

Uma limitação importante das técnicas anteriores baseadas em imitação era a dependência da velocidade observada durante o treinamento, o que reduzia a eficiência em contextos práticos. O SAIL supera esse obstáculo ao permitir que os robôs ajustem dinamicamente o ritmo de execução.

A tecnologia integra diferentes recursos, incluindo algoritmos que mantêm a fluidez dos movimentos mesmo em alta velocidade, sistemas de rastreamento preciso e mecanismos de adaptação conforme a complexidade da tarefa. Além disso, considera atrasos típicos do ambiente real ao planejar ações, o que melhora o desempenho fora de condições controladas.

Nos testes realizados, braços robóticos equipados com o sistema atingiram velocidades até quatro vezes maiores em simulações e mais de três vezes superiores em cenários reais. Outro ponto relevante é a capacidade de variar o ritmo conforme a necessidade, acelerando quando possível e reduzindo a velocidade para evitar falhas.

Robô feliz enquanto dobra as roupas de seus humanos – (Reprodução: DALL-E/ChatGPT)

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Essa flexibilidade é fundamental, já que pequenas alterações no ambiente podem afetar o desempenho. Um exemplo é a tarefa de apagar um quadro branco: ao executar movimentos rápidos, o objeto pode oscilar, exigindo correções contínuas — algo natural para humanos, mas historicamente difícil para robôs.

Mesmo com esses avanços, o tema levanta discussões sobre o futuro do trabalho. Projeções indicam que a automação pode substituir entre 400 e 800 milhões de empregos até 2030, exigindo que muitos trabalhadores migrem para novas funções.

Os impactos também podem se estender além dos empregos diretamente afetados. A queda de renda entre trabalhadores tende a influenciar o consumo, provocando efeitos em cadeia em outros setores da economia.

Embora existam debates sobre possíveis vantagens, como o surgimento de novos modelos econômicos, o cenário permanece indefinido. O avanço de soluções como o SAIL evidencia tanto o potencial transformador da robótica quanto os desafios sociais que acompanham esse processo.

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Conheça o TPU 8t e TPU 8i: os novos processadores do Google focados em IA

Nesta quarta-feira (22), um dos destaques do Google Cloud Next 2026 foi a apresentação da oitava geração de chips (processadores): peças de hardware projetadas para alimentar supercomputadores com inteligência artificial, desenvolvidos sob medida. Ao todo, dois chips foram divulgados: o TPU 8t e o TPU 8i.

O Google destaca que esses periféricos impulsionaram o funcionamento do Gemini e são úteis para treinar IA, criar novos agentes de IA, e auxiliar chatbots de IA a responderem o questionamento dos usuários com maior eficácia.

A companhia ainda destaca que as novas peças podem rodar inteligência artificial em grande escala, ou seja, atendendo a milhões de usuários, e até a consumir menos energia para funcionar.

A justificativa por trás do desenvolvimento dos novos processadores é a maior demanda de trabalho, ocasionada pelo número crescente de usuários que acessam a inteligência artificial. Com o novo poder de processamento, é possível executar fluxos de trabalho com muito mais etapas.

O resultado deste projeto é fruto de uma parceria com o departamento Google DeepMind, o laboratório da empresa focado em pesquisa com IA.

O que é o Google Cloud Next?

Banner do evento Google Cloud Next 2026 (Divulgação: Google) – (Divulgação: Google)

O Google Cloud Next é uma conferência anual na qual a empresa divulga novidades relacionadas à computação em nuvem, cibersegurança, inteligência artificial, novos produtos e muito mais.

A edição de 2026 ocorre entre os dias 22 e 24 de abril no Mandalay Bay Convention Center, Las Vegas (EUA). O evento é destinado a desenvolvedores, engenheiros de dados, profissionais de TI e jornalistas que cobrem tecnologia.

Conheça os novos processadores de IA do Google: TPU 8t e TPU 8i

Após a alta demanda de tarefas para os chatbots alimentados por inteligência artificial, as empresas de tecnologia (como o Google) desenvolveram algo mais “autônomo”: agentes de IA, softwares programados para executar tarefas de forma ‘autônoma’.

O Google justifica a criação dos novos processadores TPU 8t e TPU 8i como uma forma de criar agentes de IA que raciocinassem mais rápido para executar um maior fluxo de trabalho, com múltiplas etapas, e capazes de aprender com suas próprias ações em ciclos contínuos.

Nisso, a empresa comenta que ficou mais de uma década desenvolvendo os processadores e que produziu duas versões de chips para cada uma obter uma especialização diferente quanto ao ganho de eficiência e desempenho.

Ou seja, a IA ficou mais complexa com o passar dos anos e novos hardwares precisaram ser construídos. Sobre os chips do Google, um é especializado em treinar modelos ‘gigantes’ e o outro é indicado para rodar a IA no ‘mundo real’.

Essa divisão torna tudo mais barato e eficiente. Confira a diferença entre ambos abaixo.

TPU 8t

close-up de um chip amarelo
Chip (processador) TPU 8t (Divulgação: Google) – (Divulgação: Google)

O TPU 8t foi desenvolvido com foco no treinamento de sistemas de inteligência artificial em larga escala. Ele se destaca por ser ajustado para lidar com cargas de trabalho extremamente exigentes, que demandam alto desempenho computacional e comunicação eficiente entre diversos chips.

Sua finalidade é tornar mais rápido o avanço de modelos complexos, encurtando processos de treinamento que antes levavam meses para apenas algumas semanas. Para isso, conta com grande capacidade de processamento, elevada taxa de transferência de dados entre os componentes e acesso ágil a grandes volumes de informação, permitindo que estruturas amplas operem de maneira integrada.

Além disso, o TPU 8t foi pensado para funcionar em ambientes de grande escala, reunindo milhares de unidades que atuam como um único sistema coeso. Ele busca aproveitar ao máximo o tempo de execução, reduzindo interrupções e falhas que poderiam comprometer o progresso do treinamento.

Esse aspecto é crucial em projetos de IA de grande porte, onde qualquer perda de eficiência pode significar atrasos significativos. Assim, esse processador tem como prioridade oferecer desempenho elevado aliado à confiabilidade durante longos períodos de operação contínua.

Esse tipo de arquitetura opera em uma escala extremamente ampla. Um único cluster baseado no TPU 8t pode integrar até cerca de 9.600 chips atuando de forma coordenada, todos conectados a um sistema de memória compartilhada de altíssima capacidade.

Com isso, modelos de inteligência artificial muito grandes conseguem utilizar esse conjunto como se fosse um único supercomputador unificado. A interligação entre os chips também foi otimizada, garantindo taxas de comunicação mais rápidas em comparação com gerações anteriores.

sistema de hardware equipado com o chip TPU 8t
Sistema de hardware equipado com o chip TPU 8t (Divulgação: Google) – (Divulgação: Google)

Outro ponto importante é a capacidade de expansão. Mesmo quando o sistema cresce para dezenas de milhares ou até mesmo milhões de chips operando em conjunto, ele mantém um nível elevado de eficiência e desempenho.

Isso é viabilizado por uma combinação de redes especializadas e softwares de gerenciamento que organizam o tráfego de dados e coordenam as tarefas entre todos os componentes.

Além disso, essa infraestrutura foi projetada com foco em alta confiabilidade. Caso alguma parte do sistema apresente falhas, o processamento não precisa ser interrompido: o próprio sistema identifica automaticamente os problemas e se reorganiza para continuar funcionando.

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TPU 8i

close-up de um chip amarelo
Chip TPU 8i (Divulgação: Google) – (Divulgação: Google)

O TPU 8i, em contraste, é voltado para a fase de inferência, isto é, quando os modelos de inteligência artificial já estão treinados e passam a ser utilizados no dia a dia. Sua otimização é direcionada para o processamento rápido de respostas, priorizando baixa latência e um uso eficiente dos recursos de memória.

Esse tipo de arquitetura é especialmente importante em aplicações que exigem interação imediata, muitas vezes envolvendo vários sistemas de IA atuando em conjunto e trocando dados em tempo real.

Para atender a esse cenário, o TPU 8i foi projetado para minimizar atrasos e manter o máximo de informações possível próximas do processador, reduzindo o tempo de acesso aos dados. Ele também aprimora a troca de informações entre diferentes componentes do sistema, algo essencial quando múltiplos modelos precisam colaborar em tarefas mais complexas.

Assim, seu principal objetivo é assegurar respostas rápidas, consistentes e eficientes, mesmo quando há uma grande quantidade de solicitações acontecendo simultaneamente.

O TPU 8i foi projetado para maximizar o aproveitamento dos processadores, reduzindo ao mínimo os períodos em que eles ficam sem trabalho. Para isso, ele combina grandes volumes de memória de alta velocidade com armazenamento integrado ao próprio chip, o que garante que os dados necessários aos modelos estejam sempre acessíveis sem depender constantemente de sistemas externos.

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Novos processadores TPU do Google: 8t (a esquerda) e 8i (a direita). (Divulgação: Google) – (Divulgação: Google)

Em termos de arquitetura, ele também recebeu melhorias no desempenho computacional, incorporando mais unidades de processamento por servidor e utilizando CPUs baseadas em designs personalizados da arquitetura ARM.

Outro destaque é a adaptação para modelos modernos de inteligência artificial, especialmente aqueles que utilizam a abordagem de mistura de especialistas (MoE), na qual diferentes partes do modelo são ativadas conforme a necessidade. Para suportar esse tipo de carga, o TPU 8i reforça significativamente a comunicação entre chips, diminuindo gargalos e tornando o fluxo de dados mais rápido.

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