Knowin apresenta estrutura GLOW para treinamento de robôs domésticos

A empresa de inteligência artificial de robótica física Knowin divulgou, em 24 de setembro de 2026, um relatório técnico detalhando o GLOW (sigla em inglês para Aprendizado Generativo do Mundo). A estrutura foi criada para permitir que robôs domésticos aprendam novas tarefas a partir de uma única demonstração humana completa, recurso conhecido como ensino "one-shot". Segundo a empresa, as habilidades aprendidas podem ser reutilizadas em diferentes objetos, ambientes e tarefas sem a necessidade de reestruturação ou atualização dos parâmetros do modelo.

Arquitetura e módulos do sistema

A estrutura do GLOW é dividida em quatro componentes principais. O KnowinGLOW atua como um modelo autoregressivo multimodal unificado, combinando compreensão visual, raciocínio espacial, planejamento de tarefas e geração de ações para emitir comandos diretos às garras do robô. O componente KnowinDream gera experiências virtuais com física ajustada, transformando rotinas familiares em cenários 3D simulados com variações de iluminação, materiais e objetos.

Para prever os resultados das ações planejadas, o módulo KnowinWorld projeta os desdobramentos de comandos candidatos e os classifica com base em progresso da tarefa, consistência física, alcance e riscos. Por fim, o KnowinAgent (também chamado de Harness) gerencia a memória, chamadas de ferramentas, consultas espaciais, retornos de execução e reajustes em rotinas mais longas.

A metodologia de aprendizado em contexto utiliza um codificador que comprime o vídeo de demonstração em um contexto de habilidade reutilizável. O modelo principal combina essa informação com o feed de vídeo em tempo real, instruções em linguagem natural, estado do robô e histórico da tarefa, mantendo seus pesos fixos. Durante testes, a Knowin demonstrou tarefas como guardar caixas, regar plantas, limpar mesas e misturar bebidas, nas quais os robôs adaptaram suas ações ao presenciar mudanças na posição dos itens. O retorno de execução foi destacado na detecção de obstruções: em um teste com gaveta, o robô solicitou um movimento de 24,3 mm, mas ao atingir apenas 1,6 mm, identificou o bloqueio e alterou sua abordagem.

Resultados em benchmarks e limitações

A Knowin divulgou resultados obtidos em suas próprias configurações de avaliação. Em 18 tarefas simuladas do benchmark RoboDojo, o GLOW alcançou uma taxa média de sucesso de 62,2% e pontuação de 71,1, em comparação a 22,2% e 29,8 registrados por uma linha de base baseada no GPT-6. Nas condições de perturbação do LIBERO-Pro, a estrutura obteve média de 86,7% como política única. A empresa afirmou ainda que seu modelo KnowinBrain-1.5 lidera a tabela do Embodied Arena para perguntas e respostas em 2D, com pontuação total de 65,62 em nove testes.

A própria publicação aponta limitações nos experimentos. O documento destaca que algumas verificações de sucesso foram disparadas incorretamente enquanto os objetos ainda estavam presos na garra do robô. Além disso, a contagem de etapas utilizada nos testes não permite comparações diretas e rigorosas de velocidade entre os modelos.

Fundada em agosto de 2025, a Knowin conta com uma equipe de pesquisas de mais de 200 pessoas focada em modelos para uso residencial. A empresa informou que seu primeiro produto comercial, o robô Knowin-X1, está em fase de validação de produto antes de entrar em produção em massa.