Em entrevista recente, o canal The Neuron Daily re\u00fane dois dialogues sobre o papel da intelig\u00eancia artificial no mundo real, destacando aspectos pouco discutidos da IA: o uso de modelos espaciais e a rela\u00e7\u00e3o entre vis\u00e3o computacional e mundo f\u00edsico. Um dos convidados \u00e9 Brandon Baum, criador que ganhou notoriedade com v\u00eddeos cinematogr\u00e1ficos feitos com iPhone e 3D tracking, durante o in\u00edcio da pandemia. O outro \u00e9 Peter Wilczynski, CTO da Vantor, que trabalha com modelagem 3D da Terra em alta resolu\u00e7\u00e3o para alimentar IA.<\/p>\n
Brandon Baum, com 25 milh\u00f5es de seguidores, descreve um m\u00e9todo de produ\u00e7\u00e3o que reduz as barreiras de qualidade. Segundo a conversa, his workflow permite produ\u00e7\u00e3o r\u00e1pida, com foco em conte\u00fado humano, engra\u00e7ado e peculiar, em vez de mero espet\u00e1culo visual. A abordagem utiliza ferramentas modernas de design e visuais para acelerar pr\u00e9-visualiza\u00e7\u00e3o de cenas.<\/p>\n
Peter Wilczynski, ex-Maxar e hoje COO da Vantor, discute a lacuna entre modelos de fronteira de IA e a compreens\u00e3o do mundo f\u00edsico. A equipe de Wilczynski est\u00e1 construindo um modelo 3D da Terra com 50 cm de resolu\u00e7\u00e3o, cobrindo mais de 100 milh\u00f5es de quil\u00f4metros quadrados. O objetivo \u00e9 tornar o planeta naveg\u00e1vel para IA por meio de uma representa\u00e7\u00e3o fidedigna e atualizada.<\/p>\n
A mat\u00e9ria explica como pixels brutos de imagens de sat\u00e9lite s\u00e3o convertidos em um modelo 3D utiliz\u00e1vel por IA. A tecnologia projeta imagens 2D em um mundo tridimensional, com precis\u00e3o suficiente para acompanhar desloca\u00e7\u00e3o de placas tect\u00f4nicas e movimentos s\u00edsmicos. O resultado \u00e9 um \u201cworld model\u201d de refer\u00eancia, que pode ser consultado pela IA para racioc\u00ednio sobre o espa\u00e7o f\u00edsico.<\/p>\n
Outra pe\u00e7a central \u00e9 a ideia de hierarquia sem\u00e2ntica: ao ampliar ou reduzir a vis\u00e3o, a IA identifica objetos como pneus, carros e estacionamentos, at\u00e9 chegar a n\u00edvel de rua e continente. O objetivo \u00e9 que cada camada seja naveg\u00e1vel, humana e computacionalmente, com a mesma gram\u00e1tica de vectores subjacente.<\/p>\n
Entre as aplica\u00e7\u00f5es citadas est\u00e3o modelos preditivos do ambiente, varredura de v\u00eddeos para reconstru\u00e7\u00e3o espacial de eventos e navega\u00e7\u00e3o sem GPS via GPS-free. A tecnologia permite, por exemplo, indicar a localiza\u00e7\u00e3o de um ponto de interesse no mundo real com base no reconhecimento de padr\u00f5es espaciais. O debate aborda ainda a ideia de que o mundo f\u00edsico pode se tornar a camada de navega\u00e7\u00e3o principal para dispositivos digitais e sistemas aut\u00f4nomos.<\/p>\n
A conversa tamb\u00e9m aborda quest\u00f5es de viabilidade e prazo de desenvolvimento, apontando que os modelos de mundo f\u00edsico ainda est\u00e3o alguns anos atr\u00e1s de modelos de linguagem. Ainda assim, especialistas defendem que as informa\u00e7\u00f5es espaciais estruturadas podem acelerar o racioc\u00ednio de IA em contextos complexos, como rob\u00f3tica, ve\u00edculos aut\u00f4nomos e aplica\u00e7\u00f5es de realidade aumentada.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"