Danijar Hafner e a startup que quer ensinar robôs a navegar pelo mundo real
O pesquisador de inteligência artificial Danijar Hafner, de 31 anos, fundou uma nova startup em modo stealth no distrito de SoMa, em São Francisco, após deixar o Google DeepMind no outono de 2025. O escritório, ainda sem nome na porta, abriga principalmente fileiras de robôs humanoides importados da China, que pendem de suportes como marionetes. A nova empresa representa a continuidade de uma linha de pesquisa dedicada a permitir que agentes de inteligência artificial atuem em ambientes que nunca encontraram durante o treinamento.
Hafner descreve o projeto como a evolução prática de seu trabalho de longa data. Para que um robô seja útil em uma residência, por exemplo, ele precisa lidar com plantas baixas e mobiliários que nunca viu antes. A abordagem escolhida pelo pesquisador para resolver esse problema se baseia em algo chamado aprendizado por reforço baseado em modelo. Na prática, ele constrói modelos de mundo, que são modelos de inteligência artificial projetados para emular a realidade física, e treina agentes dentro dessas simulações.
O agente trata o modelo de mundo como uma simulação da realidade e aprende a agir ali. Em seguida, usa essas experiências para fazer previsões sobre resultados futuros, algo que Hafner costuma comparar a sonhar ou imaginar. Essa capacidade permite que os agentes, ou os robôs nos quais estão embarcados, naveguem em situações desconhecidas no mundo real. Diferentemente de outras abordagens, a técnica de Hafner permite que agentes e robôs executem tarefas altamente complexas sem a necessidade do tradicional processo de tentativa e erro no mundo físico usado em robótica.
Nascido em uma cidade rural no nordeste da Alemanha, onde seus pais eram músicos clássicos, Hafner aprendeu programação com um vizinho ainda na adolescência. No ensino médio, começou a fazer cursos online sobre inteligência artificial, o que rapidamente se transformou em paixão. Ele sempre se interessou por entender como o pensamento funciona, e a inteligência artificial ofereceu um caminho para emular esse processo em um computador.
Em 2015, no segundo ano da graduação em engenharia no Hasso Plattner Institute, em Potsdam, Hafner conseguiu uma vaga como pesquisador estudante no Google Brain. Ao longo dos anos, passou por uma série de estágios e posições na empresa, incluindo passagens pelo Google Brain e pelo Google DeepMind no Reino Unido, no Canadá e nos Estados Unidos. Durante essa trajetória, trabalhou com nomes lendários da área, como Geoffrey Hinton, frequentemente citado como um dos pais da inteligência artificial moderna, e Ashish Vaswani, coautor do artigo científico que apresentou a arquitetura Transformer, tecnologia usada pelos grandes modelos de linguagem atuais.
Um de seus ex-gestores e coautores no Google, Timothy Lillicrap, descreve Hafner como um destaque entre os destaques. Lillicrap afirmou que interage com muitas pessoas inteligentes em pesquisa no Google e que Hafner está facilmente entre a metade do 1% mais talentoso. Segundo ele, em muitos casos Hafner construía sozinho coisas que equipes inteiras de engenheiros teriam dificuldade de entregar.
Ao longo da carreira, Hafner aprimorou e comprovou sua abordagem testando agentes treinados em seus modelos de mundo contra videogames conhecidos. Seu primeiro grande avanço foi o PlaNet, um modelo que permitia a agentes executar ações por meio do planejamento antecipado. O Dreamer 2 foi o primeiro agente a atingir desempenho equivalente ao humano em jogos do Atari 2600 usando um modelo de mundo. O Dreamer 3 foi o primeiro a resolver o desafio do diamante no jogo Minecraft, minerando pedras preciosas dentro do jogo de forma autônoma. Já o Dreamer 4 foi além, aprendendo a minerar diamantes a partir de um conjunto de dados offline com vídeos gravados de partidas, sem nunca interagir diretamente com o jogo.
Mais recentemente, Hafner começou a migrar seus agentes do mundo virtual para a realidade física. O projeto DayDreamer utilizou o algoritmo Dreamer para permitir que robôs operassem de forma autônoma em ambientes novos e reagissem a experiências inesperadas, como serem empurrados, sem treinamento específico para essas situações. Hoje, na nova startup, os humanoides representam a próxima etapa desse percurso, com a ambição declarada de resolver um problema que, nas palavras do próprio Hafner, tem potencial para mudar o mundo.
