Physical AI e Robótica

# Snippet conceitual — não roda standalone, requer Isaac Lab + GPU H100/B200
# Mostra a estrutura de um treinamento sim2real moderno em 2026

import torch
from typing import Tuple

# Mocks dos imports reais — em produção:
#   from isaaclab.envs import ManagerBasedRLEnv
#   from isaaclab_assets.robots.unitree import G1_HUMANOID_CFG
#   from cosmos import CosmosWorldModel
#   from lerobot.policies import OpenVLAPolicy

class IsaacLabEnv:
    """Mock de ambiente Isaac Lab: 4096 robôs paralelos numa GPU."""
    def __init__(self, robot_cfg, num_envs: int = 4096):
        self.num_envs = num_envs
        self.action_dim = 23  # G1: 23 graus de liberdade
        self.obs_dim = 256

    def reset(self) -> torch.Tensor:
        # Cada env aleatorizado: massa do robô ±10%, fricção ±20%, luz, textura
        return torch.randn(self.num_envs, self.obs_dim, device="cuda")

    def step(self, actions: torch.Tensor) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor]:
        # Executa 1 passo de simulação física (PhysX) em todos os 4096 envs
        next_obs = torch.randn(self.num_envs, self.obs_dim, device="cuda")
        rewards  = torch.randn(self.num_envs, device="cuda")          # progresso na tarefa
        dones    = torch.zeros(self.num_envs, dtype=torch.bool, device="cuda")
        return next_obs, rewards, dones


class CosmosAugmenter:
    """Mock do Cosmos 3 — usado para fechar o reality gap visual."""
    def render_photorealistic(self, sim_frames: torch.Tensor, prompt: str) -> torch.Tensor:
        # Recebe frames "render game-engine" e devolve frames fotorrealistas
        # condicionados ao prompt (ex.: "kitchen lighting, dirty floor")
        return sim_frames  # mock — na prática chama o WFM


def treinar_politica_sim2real(num_iteracoes: int = 10_000):
    env       = IsaacLabEnv(robot_cfg="G1_HUMANOID")
    cosmos    = CosmosAugmenter()
    policy    = torch.nn.Linear(env.obs_dim, env.action_dim).cuda()  # placeholder
    optimizer = torch.optim.AdamW(policy.parameters(), lr=3e-4)

    obs = env.reset()
    for it in range(num_iteracoes):
        # 1) Política propõe ações
        actions = policy(obs)

        # 2) Simulação física avança 1 passo em 4096 ambientes
        next_obs, rewards, _dones = env.step(actions)

        # 3) A cada N steps, rewrite frames com Cosmos (data augmentation visual)
        if it % 50 == 0:
            _augmented = cosmos.render_photorealistic(next_obs, prompt="warehouse, fluorescent")

        # 4) PPO loss simplificado (apenas conceitual)
        loss = -(rewards.detach() * actions.norm(dim=-1)).mean()
        optimizer.zero_grad(); loss.backward(); optimizer.step()

        if it % 500 == 0:
            print(f"[it {it:>5}] reward médio = {rewards.mean().item():+.3f}")

        obs = next_obs

    return policy

# Execução: 10k iterações × 4096 envs ≈ 40M steps de experiência em ~1h de H100
# Mesma quantidade demoraria meses para coletar com robô físico

# Exemplo conceitual de chamada a um VLA hospedado.
# Em produção isso roda embarcado no Jetson Thor do robô; aqui simulamos a API.

from dataclasses import dataclass
import numpy as np

@dataclass
class RobotObservation:
    """Snapshot dos sensores num instante t."""
    rgb_main: np.ndarray        # imagem RGB da câmera frontal (H, W, 3)
    rgb_wrist: np.ndarray       # câmera no pulso (manipulação fina)
    joint_pos: np.ndarray       # 23 articulações (humanoide G1)
    joint_vel: np.ndarray       # velocidades articulares
    gripper_state: float        # 0.0 = aberto, 1.0 = fechado

@dataclass
class RobotAction:
    """Saída do VLA — comando de baixo nível."""
    joint_targets: np.ndarray   # 23 valores em rad
    gripper_target: float
    duration_ms: int            # quanto tempo até a próxima inferência

class GR00TClient:
    """Mock do cliente GR00T N1 da NVIDIA."""

    def __init__(self, model_name: str = "nvidia/gr00t-n1-2b", device: str = "cuda"):
        self.model_name = model_name
        self.device = device
        # Em produção: torch.compile + TensorRT pra rodar em ~5ms no Jetson Thor
        print(f"[GR00T] modelo {model_name} carregado em {device}")

    def predict(self, instruction: str, obs: RobotObservation) -> RobotAction:
        """Recebe instrução em linguagem natural + observação e devolve ação."""
        # Conceitualmente:
        # 1) tokeniza imagens via SigLIP / DINOv2
        # 2) tokeniza instrução via tokenizer Llama
        # 3) concatena e roda o transformer multimodal
        # 4) decoder gera 23 tokens de ação que são detokenizados em rad

        # Mock: ação aleatória pequena pra ilustrar formato
        return RobotAction(
            joint_targets=obs.joint_pos + np.random.randn(23) * 0.01,
            gripper_target=0.0,
            duration_ms=50,   # próxima inferência em 50ms (20 Hz)
        )


# ─── Loop de controle típico num humanoide ───────────────────────────────────
vla = GR00TClient()

# Instrução vinda de um LLM de alto nível ou diretamente do operador
instrucao = "pegue a maçã vermelha em cima da mesa e coloque na cesta azul"

# Em produção, este loop roda a 20-200Hz embarcado
for t in range(200):
    obs = RobotObservation(
        rgb_main=np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8),
        rgb_wrist=np.zeros((240, 320, 3), dtype=np.uint8),
        joint_pos=np.zeros(23),
        joint_vel=np.zeros(23),
        gripper_state=0.0,
    )
    acao = vla.predict(instrucao, obs)
    # robot.send(acao)  # envia comando para o controlador de baixo nível

# Hello-world de VLA: rodar o OpenVLA-7B em uma imagem mock e
# obter um vetor de ação de 7 dimensões (Δx, Δy, Δz, Δroll, Δpitch, Δyaw, gripper).
#
# Em produção é necessário GPU com 16GB+ VRAM. Aqui o esqueleto está completo;
# em uma máquina sem GPU, comente a linha de carregamento e use o stub no final.

import numpy as np
from PIL import Image

# Em produção:
#   from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor
#   import torch
#
# processor = AutoProcessor.from_pretrained("openvla/openvla-7b", trust_remote_code=True)
# model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(
#     "openvla/openvla-7b",
#     torch_dtype=torch.bfloat16,
#     trust_remote_code=True,
# ).to("cuda")

def carregar_imagem_mock(altura: int = 224, largura: int = 224) -> Image.Image:
    """Gera uma imagem RGB sintética para fins de demonstração."""
    arr = np.random.randint(0, 255, (altura, largura, 3), dtype=np.uint8)
    return Image.fromarray(arr)


def predict_acao(instrucao: str, imagem: Image.Image) -> np.ndarray:
    """
    Recebe instrução em linguagem natural + imagem e retorna ação 7D.

    Estrutura da ação (padrão OpenVLA / Open X-Embodiment):
        [Δx, Δy, Δz]              translação do efetuador (m)
        [Δroll, Δpitch, Δyaw]     rotação (rad)
        [gripper]                  0=abrir, 1=fechar
    """
    # ─── Caminho real (com GPU + transformers) ──────────────────────────
    # prompt = f"In: What action should the robot take to {instrucao}?\nOut:"
    # inputs = processor(prompt, imagem).to("cuda", dtype=torch.bfloat16)
    # action = model.predict_action(**inputs, unnorm_key="bridge_orig", do_sample=False)
    # return action.cpu().numpy()

    # ─── Stub para demonstração ─────────────────────────────────────────
    print(f"[OpenVLA-mock] instrução: {instrucao!r}")
    print(f"[OpenVLA-mock] imagem: {imagem.size} pixels")
    # Mock: ação aleatória pequena
    return np.array([
        0.02, -0.01, 0.0,    # translação (cm a cada passo)
        0.0,  0.0, 0.05,      # rotação suave
        0.0                   # gripper fechado
    ])


def loop_de_controle_demo():
    """Loop conceitual rodando a 5 Hz por 3 segundos."""
    instrucao = "pick up the red apple from the table"

    for t in range(15):  # 15 passos × 200ms = 3s
        img = carregar_imagem_mock()
        acao = predict_acao(instrucao, img)

        # Em produção: enviar para controlador de baixo nível do robô
        # robot.set_end_effector_velocity(acao[:6])
        # robot.set_gripper(acao[6])

        print(f"  t={t*0.2:.1f}s  Δp=({acao[0]:+.3f},{acao[1]:+.3f},{acao[2]:+.3f})  gripper={acao[6]:.0f}")


if __name__ == "__main__":
    loop_de_controle_demo()