O programa japonês GENIAC revelou uma nova rodada de projetos de desenvolvimento de inteligência artificial para robôs, em uma iniciativa que desloca o foco do programa dos modelos gerais de inteligência artificial generativa para os dados, dispositivos e modelos de que os robôs precisam para lidar com o mundo físico. O anúncio foi feito durante um evento realizado em Tóquio em 9 de setembro de 2026, com o apoio do Ministério da Economia, Comércio e Indústria do Japão e da Organização de Desenvolvimento de Novas Energias e Tecnologias Industriais (NEDO).
O programa inclui um projeto para desenvolver modelos fundamentais para robôs, com a participação de 13 entidades em um grupo de trabalho, além de um projeto de pesquisa para construir um ecossistema de dados que reúne nove entidades. As entidades participantes do projeto de ecossistema de dados haviam anunciado seus resultados em julho de 2026, enquanto os projetos práticos foram apresentados durante o evento, com apresentações de cerca de cinco minutos cada.
De modelos de linguagem a modelos que lidam com o mundo físico
A edição de 2026 do GENIAC busca ampliar os resultados do programa, iniciado em fevereiro de 2024, com uma orientação que ultrapassa o mercado japonês em direção a aplicações de alcance global. Isso inclui o desenvolvimento de modelos que possam ser usados em robôs industriais e de serviço, em vez de se limitar a modelos que compreendem textos ou imagens sem executar ações no ambiente ao redor.
Entre os projetos apresentados, a SB Intuitions trabalha em um modelo para manipulação de objetos usando dois braços robóticos, enquanto a Highlanders desenvolve um modelo para lidar com um ambiente semelhante ao humano. A lista de participantes também inclui MW, Telexistence, Muso Action, XNOVA, FastLabel, ugo, Preferred Networks, Preferred Robotics e KDDI.
A Preferred Networks apresentou o modelo de visão e linguagem PLaMo-VL, com 8 bilhões de parâmetros, destinado a fornecer a drones e robôs capacidades de percepção espacial com base em imagens japonesas. A Turing também apresentou um modelo do tipo VLA, que combina visão, linguagem e ação, com foco no controle em tempo real de veículos autônomos e robôs.
Dados e dispositivos fazem parte do problema
O desafio destacado pelo programa não se limita ao projeto de um modelo de inteligência artificial maior. As aplicações robóticas precisam de conjuntos de dados adequados, além de sensores, motores, unidades de controle e dispositivos embarcados capazes de executar os modelos em tempo real. Por isso, o projeto de ecossistema de dados inclui entidades como a Universidade de Tóquio, a Universidade de Osaka, a FingerVision, o AI Robot Research Institute (AIRoA), a AIST, a STATION Ai e a ELEMENTS.
Os projetos indicam que a criação de dados utilizáveis de forma compartilhada e o desenvolvimento de uma infraestrutura para inteligência artificial incorporada serão fatores decisivos para transformar os modelos de demonstrações de pesquisa em componentes de sistemas robóticos reais. A LMM também apresentou um modelo multimodal para leitura de gráficos e diagramas, com seu desempenho validado usando o conjunto de dados japonês JDocQA.
Por que esta notícia é importante?
A mudança efetiva aqui é a orientação do apoio governamental do desenvolvimento de modelos gerais para uma cadeia mais complexa, que inclui dados, software, hardware e integração com robôs. Isso se torna ainda mais importante porque o Ministério da Economia, Comércio e Indústria do Japão pretende, segundo o artigo, implantar 1000 robôs movidos por inteligência artificial em 18 áreas até 2040.
Entretanto, o anúncio ainda não comprova o cumprimento dessa meta nem a prontidão dos modelos para uma produção comercial ampla. Além disso, o sucesso dos robôs dependerá da qualidade dos dados, da eficiência de operação em dispositivos com recursos limitados, da segurança da interação com seres humanos e da capacidade dos desenvolvedores de integrar os modelos a sistemas mecânicos confiáveis. Por isso, o GENIAC parece estar mais próximo da construção de uma base industrial e de pesquisa de longo prazo do que do lançamento de um único produto pronto para o mercado.