Novo sistema de IA permite que robôs entendam linguagem humana

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Até um tempo atrás, fazer com que um robô executasse uma tarefa conversando com ele seria improvável. Isso porque a maioria dos softwares de navegação atuais não conseguem traduzir comandos em idiomas para uma linguagem matemática. Porém, com o desenvolvimento da inteligência artificial, as máquinas poderão entender os humanos facilmente.

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O software, chamado de Lang2LTL, foi desenvolvido por pesquisadores da Brown University’s Humans to Robots Laboratory e fornece novas capacidades de compreensão e raciocínio aos robôs. Esse é um passo importante para sua integração no cotidiano dos seres humanos.

O que muda com Lang2LTL?

A maneira de se expressar dos humanos não é totalmente compreensível para robôs, podendo gerar ações incorretas.
O Lang2LTL usa modelos de linguagem de IA semelhantes ao ChatGPT para facilitar a compreensão de idiomas e instruções complexas.
Na prática, será possível pedir à máquina que vá a um ponto A e indicar que ela deve ir a um ponto B antes ou evitar algo no caminho. Esse é um comando que outros sistemas possuem dificuldade em executar com eficiência.
Além disso, também permite que os robôs desenvolvam raciocínio lógico.
Por exemplo: se for solicitado que ele vá a uma loja, o robô pode deduzir qual é a loja com base em informações de mapas previamente coletadas.
Com isso, os longos treinamentos pelos quais os robôs são submetidos não serão mais necessários.

Segundo a Stefanie Tellex, autora sênior do estudo, o Lang2LTL será especialmente útil para o futuro dos robôs de navegação:

No futuro, isso terá aplicações para robôs móveis que se deslocam pelas nossas cidades, seja um drone, um carro autônomo ou um veículo terrestre que entrega pacotes. Sempre que você precisar falar com um robô e dizer para fazer alguma coisa, você poderá fazer isso e dar instruções muito ricas, detalhadas e precisas.
Stefanie Tellex, em contato com o Tech Explore

Leia mais:

Testes e resultados

O Lang2LTL foi testando em 21 cidades usando o OpenStreetMap.
O sistema obteve 80% de precisão durante as simulações.
Outros sistemas têm uma precisão de apenas cerca de 20% e se limitam a calcular navegação simples.
Com o robô Spot, da Boston Dynamics, os pesquisadores também fizeram testes em ambientes fechados.
Mais resultados foram publicados em artigo no Open Review

Simulação aberta

Os pesquisadores já estão traçando os próximos passos do projeto, com planos para lançar uma simulação aberta em novembro. Ela será baseada no OpenStreetMaps e permitirá que os usuários experimentem o sistema enviando comandos para um drone. O objetivo é auxiliar os pesquisadores a ajustar e aprimorar o software.

Após a simulação, a equipe tem planos de adicionar recursos de manipulação de objetos ao sistema. Jason Xinyu, um dos pesquisadores, enfatizou para o Tech Explore que esse trabalho serve como alicerce para futuras inovações no campo da robótica e interação homem-máquina.