Robótica e automação

KDDI e RLWRLD desenvolvem modelos de inteligência artificial para robôs no âmbito do projeto GENIAC

A KDDI e a RLWRLD anunciaram o início de uma colaboração para desenvolver modelos fundamentais para robôs que combinem dados de treinamento do mundo real com a simulação de ambientes, com o objetivo de melhorar a capacidade dos robôs de aprender e executar tarefas. A colaboração ocorre no âmbito do projeto GENIAC, apoiado pela NEDO, com planos para testes de prova de conceito e ampliação dos dados disponíveis.

2026-10-05
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certi.news
KDDI e RLWRLD desenvolvem modelos de inteligência artificial para robôs no âmbito do projeto GENIAC

A KDDI e a startup japonesa RLWRLD iniciaram uma colaboração para desenvolver modelos fundamentais de inteligência artificial para robôs, em uma iniciativa que se concentra em transferir a inteligência artificial do processamento de dados digitais para a operação de robôs capazes de aprender com ambientes reais e interagir com eles.

As duas empresas anunciaram a colaboração em 18 de setembro de 2026, no âmbito de um projeto de pesquisa e desenvolvimento voltado à construção de modelos para robôs que combinem dados de treinamento capturados no mundo real com dados de simulação. A KDDI participa do projeto no âmbito do programa GENIAC, um programa de desenvolvimento de inteligência artificial generativa apoiado pela NEDO, organização vinculada ao Ministério da Economia, Comércio e Indústria do Japão. A seleção do projeto da KDDI foi anunciada em 9 de setembro de 2026.

O que muda na prática?

O projeto se concentra em dois eixos principais: coletar dados de aprendizado dos robôs de forma automatizada e desenvolver modelos fundamentais com maior capacidade de executar tarefas em ambientes reais. A RLWRLD fornece um modelo fundamental para robôs, enquanto a KDDI aproveita sua experiência na coleta de dados e sua rede de parceiros para ampliar o escopo do treinamento e dos testes.

A KDDI afirma que a coleta de dados não deve se limitar ao registro dos movimentos realizados por seres humanos, mas também deve incluir a perspectiva da pessoa que executa a tarefa e seu contexto. Por isso, a empresa utiliza uma abordagem baseada no registro dos movimentos humanos a partir da perspectiva em primeira pessoa, com o objetivo de fornecer dados mais relacionados à forma como as tarefas são realmente executadas.

A KDDI também planeja utilizar dados de instalações do grupo KDDI, como as lojas Lawson, além de outros dados que podem ser coletados diretamente nos locais. Segundo o material, isso permite aprimorar a construção de modelos de inteligência artificial por meio da combinação de dados reais e dados sintéticos gerados por simulação.

Testes de prova de conceito e expansão internacional

A colaboração da KDDI com a RLWRLD começou em abril de 2025, por meio de um investimento realizado pela unidade de capital de risco da empresa. Em agosto do mesmo ano, foi realizado um teste de prova de conceito em uma loja Lawson, utilizando um protótipo voltado ao tratamento de tarefas específicas; em dezembro, o projeto passou à coleta de dados de simulação relacionados ao ambiente da loja.

A KDDI afirma que o número de pessoas envolvidas no projeto aumentou de 20 em abril de 2025 para 126 pessoas no Japão atualmente, com atividades concentradas na coleta de dados, na engenharia de arquivos e no desenvolvimento de modelos. A empresa também indica que a colaboração tem como objetivo formar uma organização global capaz de ampliar o uso do modelo da RLWRLD fora do Japão.

Por que esta notícia é importante?

A importância do avanço está no fato de ele abordar um dos problemas práticos dos robôs com inteligência artificial: a necessidade de dados diversificados que conectem percepção, movimento e contexto, e não apenas dados textuais ou imagens isoladas. A combinação do registro do comportamento humano com a simulação pode ajudar a reduzir a dependência exclusiva de testes em campo, mas, por si só, não comprova que os modelos funcionarão com eficiência em todos os ambientes.

O material não apresenta resultados quantitativos de desempenho nem um cronograma para o lançamento de um modelo comercial final; o que foi anunciado até agora é uma colaboração de pesquisa e testes de prova de conceito no âmbito do projeto GENIAC. Portanto, permanecem em aberto questões relacionadas ao grau de transferência dos resultados da simulação para o mundo real e à forma como os dados e modelos serão disponibilizados aos parceiros ou à comunidade mais ampla.

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MONOist Japan
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