Criadora de PUBG quer levar a inteligência artificial dos games para robôs reais
A sul-coreana Krafton aposta na experiência com personagens de videogame para ensinar robôs humanoides a entender comandos, interpretar gestos e trabalhar com pessoas.
A indústria de robótica quer colocar humanoides no cotidiano, realizando tarefas em casas e escritórios. Bilhões de dólares estão sendo investidos no desenvolvimento de máquinas capazes de executar atividades físicas cada vez mais complexas. A Figure, fabricante de robôs humanoides, captou mais de US$ 1 bilhão em 2025, alcançando uma avaliação de mercado de US$ 39 bilhões. Já a startup de software para robótica Skild AI levantou US$ 1,4 bilhão em janeiro para desenvolver uma inteligência artificial capaz de controlar diferentes tipos de robôs.
Mas trabalhar ao lado de pessoas exige compreender instruções incompletas e se adaptar quando alguém muda de ideia no meio de uma tarefa. Um robô que precisa receber explicações o tempo todo pode acabar obrigando seu dono a supervisionar justamente o trabalho que esperava delegar.
A Krafton acredita que sua experiência com videogames pode ajudar a resolver esse problema. A desenvolvedora sul-coreana responsável por PUBG: Battlegrounds passou quase duas décadas criando mundos virtuais nos quais sistemas de software respondem às decisões imprevisíveis dos jogadores.
Agora, sua subsidiária Ludo Robotics, sediada em Palo Alto, nos Estados Unidos, está aplicando esse conhecimento ao desenvolvimento de uma IA capaz de ajudar robôs a compreender pedidos humanos e decidir como agir.
CH Kim, CEO das duas empresas, vê a experiência da Krafton com companheiros de equipe controlados por IA como um ponto de partida.
Desenvolvido em parceria com a fabricante de chips Nvidia, o PUBG Ally é descrito pelas empresas como o “primeiro personagem jogável cooperativo com comandos de voz do mundo”. Trata-se de um companheiro de equipe com inteligência artificial que vai além dos tradicionais personagens não jogáveis, conhecidos como NPCs. Ele consegue cooperar com os jogadores, adaptar-se às partidas e lembrar interações anteriores.
A Ludo Robotics espera levar essas capacidades para o mundo físico.
“Já desenvolvíamos inteligência artificial na forma de personagens não jogáveis, ou NPCs, para nossos videogames muito antes da recente onda de interesse pelo setor de IA. Com os modelos de linguagem de grande escala e as tecnologias mais recentes, conseguimos dar mais inteligência aos NPCs dos nossos jogos”, afirma Kim à Fast Company.
“Chegamos a um ponto em que começamos a pensar no que aconteceria se tirássemos esses personagens de IA dos mundos virtuais e os levássemos para o mundo real. Isso é essencialmente a IA física, e foi assim que começamos a trabalhar no Ludi.”
A Ludo Robotics apresentou o Ludi 0.2, sua versão experimental mais recente de inteligência robótica, no Bay Area Robotics Symposium, realizado em 30 de outubro na Universidade da Califórnia em Berkeley.
A nova versão busca melhorar a memória conversacional e o reconhecimento de gestos. Kim, porém, reconhece que o Ludi continua sendo uma demonstração de pesquisa, ainda sem confiabilidade suficiente para o uso cotidiano.
O QUE PUBG PODE ENSINAR A UM ROBÔ HUMANOIDE
Durante uma fase de testes limitada no modo Arcade de PUBG: Battlegrounds, os jogadores puderam contar com Ella, uma companheira do PUBG Ally que respondia a comandos de voz.
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Em uma publicação recente, o responsável pela área de IA da Krafton relatou que os jogadores faziam brincadeiras com Ella e encaravam alguns de seus erros como parte da diversão.
Sua utilidade como integrante da equipe, no entanto, foi menos convincente.
Segundo o site de notícias de games Inven Global, que citou o relatório da Krafton sobre o PUBG Ally, o desempenho da personagem em combate recebeu nota de 2,58 em uma escala de cinco pontos. Metade dos participantes a considerava uma ferramenta, enquanto apenas 18,5% a viam como uma companheira de equipe.
“A tecnologia fundamental que aplicamos ao PUBG Ally é muito semelhante à que estamos usando no Ludi”, explica Kim. “Estamos desenvolvendo essas capacidades e nosso objetivo de longo prazo é ampliar esse trabalho para criar nosso próprio modelo de base.”
A Krafton acredita que sua experiência com videogames oferece uma vantagem competitiva na robótica humanoide.
Os motores de jogos simulam como objetos se movimentam e interagem, criando ambientes virtuais capazes de gerar dados para treinamento. Segundo Kim, a Ludo já utiliza dados sintéticos produzidos nesses mundos e pretende incorporar mais informações do mundo real conforme a pesquisa avança.
Apresentado em agosto, o Ludi 0.1 utiliza uma arquitetura que combina diversos modelos de inteligência artificial já existentes.
Um modelo de visão e linguagem da família Qwen, de código aberto e desenvolvida pela chinesa Alibaba, analisa imagens captadas por câmeras e falas transcritas para decidir o que o robô deve fazer.
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Já o GR00T, modelo de base para robótica da Nvidia ajustado pela Ludo, controla tarefas físicas, como pegar objetos.
O sistema funciona em um Unitree G1, robô humanoide que custa aproximadamente US$ 16 mil. O software da Ludo coordena os diferentes componentes.
A empresa treinou seu modelo de raciocínio com 14.432 sequências de interações geradas por computador. O robô aprendeu a manipular objetos separadamente, a partir de gravações de pessoas que o controlavam remotamente em uma residência simulada.
Embora o relatório técnico da Ludo identifique o PUBG Ally como uma referência para o desenvolvimento do sistema, não há indicação de que conversas dos jogadores tenham sido utilizadas como dados de treinamento.
Kim vê oportunidades iniciais em residências, escritórios e fábricas, ambientes nos quais os robôs precisam trabalhar ao lado de pessoas, e não apenas executar tarefas repetitivas.
“Parece que todo mundo está trabalhando para desenvolver um modelo de base, mas acho que esse é um desafio enorme”, afirma.
“Se você realmente pretende desenvolver um modelo de base, ele precisa ter uma capacidade muito ampla de generalização. Precisa lidar com todos os tipos de situação. E acredito que alcançar esse nível de generalização levará tempo.”
Por enquanto, a Ludo pretende desenvolver a inteligência dos sistemas, em vez de fabricar os próprios robôs. A ideia é trabalhar com fabricantes de hardware para integrar seu software às máquinas.
A ESTRATÉGIA DE INVESTIMENTOS DA KRAFTON EM ROBÓTICA
A Krafton registrou receita de 1,29 trilhão de wons no segundo trimestre, aproximadamente US$ 890 milhões, um crescimento de 95% em relação ao mesmo período do ano anterior.
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Seus investimentos mais amplos em inteligência artificial incluem US$ 70 milhões destinados a um cluster de computação e um aporte estimado de US$ 33 milhões na HyperAccel, startup sul-coreana que desenvolve chips para IA.
A equipe da Ludo conta com Rob Nowak, cientista-chefe, e Yea-Seul Kim, responsável pela área de interação entre humanos e robôs. Ambos trazem experiência acadêmica da Universidade de Wisconsin-Madison.
Segundo Kim, a Ludo está concentrada em pesquisa em 2026, antes de identificar um ambiente adequado para aplicar a tecnologia no mundo real em 2027.
“Precisamos encontrar um ambiente no qual esses resultados de pesquisa possam ser aplicados e no qual seja possível criar um ciclo contínuo de geração de dados ou de treinamento”, afirma.
“Isso permitiria continuar desenvolvendo nossas capacidades à medida que avançamos na construção de um modelo de base.”
A Krafton também poderá buscar financiamento externo no futuro.
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“É difícil dizer que tipo de comercialização de robôs humanoides seria realisticamente possível em apenas um ano”, afirma Kim.
“A Krafton está investindo pesadamente em IA de maneira geral, mas a robótica é um projeto de muito longo prazo. Talvez precisemos captar recursos adicionais fora da empresa para desenvolver essa área adequadamente.”
A BUSCA POR UMA INTELIGÊNCIA ROBÓTICA UNIFICADA
Kangwook Lee, diretor de tecnologia da Ludo e diretor de inteligência artificial da Krafton, afirma que desenvolver personagens de IA para videogames era mais fácil.
“Em um ambiente de jogo, os programas e algoritmos adequados conseguiam fazer os personagens se movimentarem e usarem seus corpos de maneira natural. Isso nos permitia concentrar esforços em melhorar a inteligência social deles, em vez de resolver os desafios fundamentais das capacidades físicas”, explica.
A robótica no mundo real é mais complicada porque movimento físico e interação social precisam funcionar em conjunto.
Lee cita a maneira como as pessoas gesticulam naturalmente enquanto falam.
“É quase impossível pensar no movimento físico e na interação social como duas coisas completamente separadas”, afirma.
Tanto o Ludi 0.1 quanto o 0.2 dependem de vários modelos de base conectados por uma estrutura de coordenação de agentes de IA.
Um dos modelos interpreta a situação e decide o que fazer, enquanto sistemas separados executam as ações físicas. Essa organização se torna menos eficiente quando as circunstâncias mudam no meio de uma tarefa.
“O problema é que os outros modelos não têm acesso ao raciocínio por trás de uma decisão. Em vez disso, cada um recebe uma instrução final para executar, sem compreender o contexto mais amplo. Isso se torna uma limitação importante quando as circunstâncias mudam”, explica Lee.
“O sistema precisa então voltar ao modelo de raciocínio para reavaliar a situação e determinar a próxima ação. Esse movimento constante de ida e volta interrompe a conexão entre raciocínio e execução física, gerando ineficiências significativas.”
Embora o Ludi 0.2 melhore a percepção e a compreensão social, ele mantém essa arquitetura.
A Ludo planeja uma reformulação mais profunda com o Ludi 1.0, previsto para 2027. O objetivo é desenvolver um modelo de base unificado, capaz de preservar o contexto e se adaptar às mudanças sem precisar transferir repetidamente o controle entre sistemas.
“Se alguma coisa mudar no ambiente, o robô deverá conseguir aproveitar seu raciocínio anterior e ajustar suas ações muito mais rapidamente”, afirma Lee.
“Em vez de devolver o problema a outro modelo para reconstruir o contexto e determinar o que fazer, o sistema poderia usar essa compreensão compartilhada para responder diretamente à nova situação.”
Essa integração também apresenta desafios computacionais.
O Ludi 0.1 processava as tarefas de IA localmente, em uma estação de trabalho posicionada ao lado do robô, em vez de depender da nuvem. Para reduzir atrasos, a Ludo escolheu um modelo menor, com quatro bilhões de parâmetros.
Kim considera as limitações de hardware um dos principais obstáculos.
“Um modelo de base precisa ter capacidades generalizadas, mas um dos maiores desafios é desenvolvê-las dentro das especificações disponíveis no próprio robô”, afirma.
OS TESTES REVELAM LIMITAÇÕES NO DESEMPENHO DA IA
A Ludo mede seus avanços por meio de um benchmark chamado Interaction Core28, que testa a inteligência artificial em 28 situações domésticas simuladas.
Os cenários incluem entregar objetos, interpretar pedidos ambíguos e responder quando alguém fala com o robô enquanto ele está em movimento.
Antes do treinamento adicional, o modelo Qwen menor que alimentava o Ludi 0.1 conseguiu concluir 10 desses cenários. Depois de ajustes, chegou a 17.
Um modelo de fronteira da OpenAI, utilizando um prompt cuidadosamente otimizado, completou 26 situações, revelando uma diferença considerável de desempenho.
Todos esses resultados vieram de simulações, o que dificulta comparações com robôs físicos.
A Figure, por exemplo, informou uma taxa de conclusão de tarefas de 56% em 420 testes realizados em ambiente doméstico. Sua avaliação, porém, não incluía tarefas interrompidas ou situações em que pessoas ocupavam o mesmo espaço.
Enquanto isso, a empresa de robótica de consumo 1X comercializa seu humanoide doméstico NEO, de US$ 20 mil, com a possibilidade de assistência humana remota quando necessário.
Para o Ludi 0.2, Lee afirma que a equipe treinou novamente o modelo de raciocínio visual responsável por interpretar imagens das câmeras, identificar pessoas e determinar como o robô deve se comportar.
“Precisávamos avaliar como os robôs usam seus corpos ao interagir com pessoas, em vez de nos concentrarmos apenas em saber se conseguem executar determinada ação”, explica.
“É especialmente importante compreender se o robô se comporta adequadamente quando há pessoas por perto e como seus movimentos físicos afetam essas interações.”
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A Krafton também descreve avaliações que envolvem preferências pessoais, relações entre pessoas presentes em um ambiente e gestos realizados enquanto objetos são transportados.
No entanto, a empresa ainda não publicou os resultados do Ludi 0.2 no Interaction Core28 nem divulgou informações suficientes sobre os novos testes para que pesquisadores independentes possam reproduzi-los.
Lee considera a capacidade de reconhecer instruções pouco claras e pedir esclarecimentos, em vez de fazer suposições, um indicador importante de inteligência.
“Nosso benchmark inclui vários cenários nos quais as pessoas dão deliberadamente instruções ambíguas ao robô em um ambiente simulado. Nessas situações, a resposta esperada é fazer perguntas para esclarecer o pedido, em vez de tentar executar imediatamente a tarefa”, afirma.
“Depois que a pessoa fornece a informação que faltava, o robô deve ter contexto suficiente para prosseguir.”
Em um videogame, os jogadores podem rir dos erros de um companheiro de equipe controlado por IA e continuar a partida.
No mundo físico, mal-entendidos podem obrigar as pessoas a repetir instruções ou intervir em tarefas que esperavam deixar nas mãos de um robô.
Esse é o verdadeiro teste para a experiência da Krafton com videogames: descobrir se sua capacidade de criar personagens virtuais que respondem aos jogadores pode ser transformada em assistência física confiável.
