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X Square Robot lança o benchmark X2Real para robótica

A startup X Square Robot apresentou o X2Real, um benchmark de simulação com 44 tarefas para avaliar modelos de fundação em robótica.

Por Redação Noticiário IA

· 2 min de leitura

X Square Robot lança o benchmark X2Real para robótica
Imagem: Pandaily — Tecnologia chinesa

Resumo rápido

  • A startup X Square Robot lançou o benchmark X2Real para testar modelos de robótica em simulação.
  • A empresa relata uma correlação de 0,96 entre taxas de sucesso simuladas e reais em testes próprios.
  • O conjunto de testes abrange 44 tarefas divididas em categorias de raciocínio e manipulação.
Entenda o contexto

A X Square Robot é uma startup voltada para inteligência artificial incorporada e robótica física. O desenvolvimento de benchmarks como o X2Real busca resolver o desafio de aproximar testes virtuais de cenários robóticos reais.

Em 19 de outubro de 2026, a startup de inteligência artificial incorporada X Square Robot anunciou o lançamento do X2Real, um benchmark de simulação desenvolvido para medir o desempenho de modelos de fundação robóticos no mundo físico. A empresa aponta que a avaliação em robôs reais é custosa e lenta, enquanto a simulação costuma ser irrealista e propensa a overfitting.

O benchmark foi estruturado com base em três princípios: fidelidade, eficácia e justiça. Para alcançar a fidelidade, a equipe registrou trajetórias de braços robóticos físicos, repetiu os comandos em ambiente virtual e ajustou a resposta das juntas até que os movimentos coincidissem, o que, segundo a empresa, resulta em concordância de trajetória na faixa de milímetros. A calibração também contemplou propriedades visuais e de contato.

As plataformas suportadas incluem o braço único Franka, o braço duplo ArtiXon Arm-6A, o ARX R5 e o manipulador móvel Quanta X1. Em testes próprios de manipulação geral, a X Square Robot informou ter alcançado uma correlação de 0,96 entre as taxas de sucesso simuladas e reais, além de 0,99 nas pontuações de progresso.

O X2Real abrange 44 tarefas divididas em 10 categorias. Quatro delas abordam raciocínio — generalização, compreensão visual, compreensão de linguagem e memória —, enquanto cinco focam em manipulação, englobando manipulação fina, coordenação bimanual, uso de ferramentas, objetos dinâmicos e manipulação móvel. Um conjunto adicional de desafios inclui empilhamento de blocos, pressionar botões em sequência de cores e a resolução da Torre de Hanói.

De acordo com a companhia, o sistema roda sobre o ecossistema de simulação Mana, construído com base no NVIDIA Isaac Lab-Arena. Um protocolo unificado chamado Policy Space lida com a tradução de formatos de entrada, representações de ações e tempos de inferência.

Referências

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