A equipe do Laboratório de Sistemas de Aprendizagem e Robótica da TUM (Universidade Técnica de Munique) desenvolveu um robô de aparência humilde que lembra um bastão sobre rodas com uma câmera no topo. No entanto, não se deixe enganar pela aparência. Pode ser um dos robôs mais úteis projetados para pessoas comuns.
Liderada pela professora Angela Schoellig, a equipe construiu um robô que pode encontrar itens perdidos criando e analisando um mapa espacial de seu entorno. Da próxima vez que você não conseguir encontrar suas chaves ou óculos, você não perderá a sanidade, pois este robô os encontrará para você.
Como o robô encontra as coisas?
A câmera fornece imagens bidimensionais, mas esses pixels também contêm informações de profundidade. O robô usa isso para construir um mapa 3D de seus arredores, com precisão de centímetros, e o atualiza constantemente conforme as coisas mudam.
Um desafio dessa abordagem é que os objetos são constantemente movidos ou substituídos, o que rapidamente torna o mapa desatualizado. Como resultado, o robô precisa examinar novamente toda a área. Para resolver este problema, os pesquisadores usaram um modelo baseado em LLM não apenas para mapear o ambiente, mas também para manter e atualizar os dados.
Ele rastreia objetos e atribui uma pontuação relevante. Em seguida, ele usa a pontuação, o tempo desde a última vez que o objeto foi visto e outros pontos de dados para criar um modelo probabilístico para decidir quais áreas examinar e manter.
O que o torna genuinamente inteligente é a camada de conhecimento da Internet incorporada nele. O robô entende que é provável que os copos sejam deixados na mesa ou no parapeito da janela, e não no fogão ou na pia.
Um modelo de linguagem então traduz esse raciocínio do mundo real em probabilidades de busca, ajudando o robô a se concentrar nas áreas onde o objeto perdido tem maior probabilidade de estar. Como resultado, o robô pesquisa quase 30% mais eficientemente do que quando examina salas aleatoriamente.
O que está reservado para o futuro deste robô?
No momento, o robô está limitado a espaços abertos. O próximo desafio que a equipe enfrenta é ensiná-lo a abrir gavetas e armários, para que possa fazer buscas em espaços fechados.
Ainda é cedo, mas um robô que realmente entende sua casa e ajuda você a encontrar coisas nela parece mais útil como um robô doméstico do que outros projetos robóticos de IA que vimos no passado.
