Primeiro protótipo do Optimus é exibido no Tesla “AI Day 2022”

O robô humanoide foi uma das novidades da Tesla em seu evento anual que ainda contou com as mais recentes inovações em inteligência artificial.

A equipe de inteligência artificial da Tesla subiu ao palco na noite de sexta-feira(30/09) para o segundo Dia da IA ​​anual da empresa para demonstrar o quão longe sua pesquisa de robôs e veículos autônomos chegou. O Tesla AI Day 2022 nos deu a oportunidade dar avaliar a primeira vez do robô Optimus andando pelo palco, atualizações no software de direção autônoma e uma primeira avaliação no hardware Dojo que alimenta a pesquisa de IA da Tesla.

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Originalmente planejado para junho, o CEO da Tesla, Elon Musk, adiou a vitrine até setembro para que o protótipo da Optimus funcionasse. “Este evento é destinado ao recrutamento de engenheiros de IA e robótica, por isso será altamente técnico”,  twittou Musk . Espelhando a postura de Musk de que o Tesla Bot será “amigável”, a Tesla twittou uma animação de  mãos robóticas formando um símbolo de coração humano.

O evento começou com uma breve palestra do CEO Elon Musk, pontuada por uma breve demonstração da versão mais recente do Optimus, que tinha muitas partes expostas, mas acenou e caminhou pelo palco por conta própria, sem amarras. É um longo caminho desde o ano passado no dia inaugural da IA , quando um humano saltou pelo palco em um traje Optimus. Mas há muito trabalho a ser feito antes que o Optimus se torne o ajudante autônomo ultra-capaz que Musk acredita que poderá ser. 

“Optimus tem duas vezes a produção econômica [de pessoas]”, disse Musk no palco. “Na verdade, não está claro qual é realmente o limite.”

Melhor ainda, a Optimus pode estar à venda em três a cinco anos, disse Musk.

A noite teve mais do que as grandes esperanças de Musk para o Optimus. Os engenheiros descreveram desafios de design para fazer o robô se mover e reconhecer coisas como os humanos fariam. Em seguida, os pesquisadores da Tesla da equipe por trás do software de direção autônoma Autopilot explicaram o progresso com seu software  Full Self Driving , ou FSD, que se destina a levar o Autopilot de navegação em rodovias a ruas mais complexas da cidade. Por último, o pessoal de hardware revelou o que o Dojo realmente pode fazer quando seus gabinetes de hardware empilhados com centenas de chips começarem a chegar no início do próximo ano. 

O Tesla Bot anda e acena sozinho

Ainda estamos muito longe da versão final que vimos na arte conceitual do AI Day do ano passado, mas uma versão funcional do Optimus foi finalmente revelada . Pesando 73 kg (161 libras), carregando uma bateria de 2,3 kWh em seu chassi servo-exposto e usando atuadores de terceiros, ele andava e acenava por conta própria. 

A próxima versão do Optimus foi lançada para provocar o público, um modelo mais elegante com invólucro de metal cobrindo seu torso e membros com atuadores construídos pela Tesla, mas não estava longe o suficiente em desenvolvimento para se mover sob seu próprio poder e simplesmente acenou. Como Musk disse frequentemente durante a noite, seu objetivo é “produzir o robô o mais rápido possível e fazer com que ele seja útil o mais rápido possível”.

 

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Optimus virá em um modelo também feminino.

Pouco depois de revelar o Optimus, e literalmente enquanto estava nos bastidores enquanto sua equipe continuava a apresentação de Tesla, Musk twittou que “Naturalmente, haverá uma versão catgirl do nosso robô Optimus”. Um segundo tweet de resposta mostrou uma foto de uma figura de ação feminina em primeiro plano – possivelmente Zero Suit Samus – com fileiras e mais fileiras de chassis de robô em forma de humanóides femininos atrás dele.

Se Musk está falando sério é impossível dizer, mas ele deu a entender que poderia haver diferentes aparições para o Optimus. “Queremos ter versões realmente divertidas do Optimus”, disse Musk. “Você pode usar o robô de muitas maneiras diferentes.”

Full Self-Driving cresce para 160.000 usuários beta

A equipe de piloto automático da Tesla explicou até onde eles chegaram com a tecnologia FSD, que expandiu sua versão beta de 2.000 motoristas da Tesla no ano passado para 160.000 em 2022 até agora . Ainda está disponível apenas nos EUA e no Canadá, embora Musk tenha dito que, sem problemas regulatórios para resolver com todos os países para os quais se expandiriam, é tecnicamente possível que a Tesla possa abrir o FSD beta globalmente até o final do ano.

Em sua sessão de demonstração, os engenheiros da Tesla explicaram como eles aceleraram os recursos de tomada de decisão do carro de opções de pesagem em milissegundos para 100 microssegundos, o que é 10 vezes mais rápido. A equipe mostrou como a tecnologia da FSD vê o mundo ao redor de Teslas mapeado em geometria 3D e faz escolhas com base no que está ao seu redor.

Treinar o modelo FSD para fazer essas escolhas também não é tarefa fácil. A Tesla montou três supercomputadores, também conhecidos como plataforma de supercomputação Dojo, que atualmente é composta por 14.000 GPUs – 10.000 para treinamento e 4.000 para rotulagem. Se você se esforçou para encontrar GPUs escassas, algumas delas podem ter ido para a Tesla. 

Outros engenheiros da Tesla explicaram tópicos complicados, como criar uma rede neural inteira apenas para reconhecer faixas nas estradas. Seus primeiros modelos baseados em imagens podiam identificar a pista em que o carro estava dirigindo e as da direita e da esquerda, que funcionavam em estradas simples como rodovias, mas a equipe queria criar um sistema para manobras muito mais complexas, como virar à esquerda e à direita em cruzamentos apesar das múltiplas faixas de tráfego de carros, ônibus, bicicletas e pedestres. 

Dojo é mais rápido que pilhas de GPUs

A Tesla está começando a montar uma enorme pilha de hardware personalizada chamada Dojo para treinar sua IA em todos os vídeos que seus carros estão pegando e enviando de volta para a empresa. Para obter o desempenho que a equipe de IA precisa para passar por um cofre de imagens de 30 petabytes, a Tesla foi densa com seu hardware.

Como os engenheiros explicaram, uma pilha de 25 matrizes Dojo (chamadas D1) é coletada em um bloco que pode substituir seis caixas de GPU prontas para uso. As bandejas do sistema de seis blocos, combinadas com 640 GB de DRAM divididos em 20 cartões, têm apenas 75 mm de altura (ou cerca de 10 do iPhone 14 empilhados), pesam 135 kg e são capazes de 54 PetaFLOPS de poder de computação – ou 54 quatrilhões flutuantes -ponto operações por segundo. 

Duas dessas bandejas são colocadas em um gabinete (chamado ExaPOD) e carregadas com todas as fontes de energia necessárias para mantê-lo à tona. Apesar de um consumo de energia tão sério que, em testes no ano passado, os engenheiros elevaram o gabinete para mais de 2 megawatts, o que desarmou sua subestação e recebeu uma ligação da cidade, eles conseguiram reduzir o coeficiente de expansão térmica, ou CTE – uma métrica de eficiência de gerenciamento de calor – por um fator de três. 

Para comparar com o desempenho fora do rack, um processo padrão leva cinco microssegundos com uma pilha de 25 matrizes D1, mas 150 microssegundos com uma pilha de 24 GPUs.

Essa é apenas a primeira geração desses dispositivos. A Tesla planeja construir seu ExaPOD inicial até o primeiro trimestre de 2023, com mais seis que planejam construir. Mas a próxima geração será 10 vezes melhor com hardware mais avançado. 

Tesla poderia emprestar Dojo para empresas treinarem suas IAs

A Tesla certamente estará ocupada construindo o Dojo e integrando-o para treinar sua própria IA, mas em resposta a uma pergunta de um membro da audiência do AI Day, Musk disse que a empresa provavelmente não venderá seus gabinetes personalizados como um negócio. Em vez disso, é possível que a Tesla venda tempo de computação em um Dojo, assim como a Amazon Web Services, ele teorizou.

“Basta que seja um serviço que você possa usar, disponível online e onde você possa treinar seus modelos de maneira mais rápida e com menos dinheiro”, disse Musk.

O evento completo está disponível abaixo:

https://www.youtube.com/watch?v=ODSJsviD_SU&t=2s

Fonte: https://www.cnet.com/

Imagens: Reprodução Youtube.