Há pouco tempo atrás, a ideia de instruir um robô através de uma conversa parecia pouco viável, já que a maioria dos sistemas de navegação atuais não conseguia traduzir comandos em idiomas humanos para uma linguagem matemática. No entanto, com os avanços da IA, as máquinas agora podem compreender os seres humanos com facilidade. O software inovador, denominado Lang2LTL, foi concebido pelos pesquisadores do Humans to Robots Laboratory da Brown University, conferindo aos robôs novas habilidades de compreensão e raciocínio. Essa evolução é um passo significativo em direção à sua integração na vida cotidiana da sociedade.
Conforme apontado por Stefanie Tellex, pesquisadora sênior deste estudo, o Lang2LTL promete desempenhar um papel particularmente crucial no avanço dos robôs de navegação. Ela afirmou: “No futuro, essa tecnologia terá aplicações significativas para os robôs móveis que percorrem nossas cidades, sejam drones, carros autônomos ou veículos terrestres responsáveis pela entrega de encomendas. Sempre que houver a necessidade de se comunicar com um robô e transmitir instruções detalhadas e precisas, essa interação será possível de maneira fluida e eficaz“. Esse avanço promete revolucionar a interação entre humanos e robôs em ambientes urbanos.
Os cientistas estão agora delineando as etapas futuras do projeto, com a intenção de disponibilizar uma simulação aberta em novembro. Essa simulação, que terá como base o OpenStreetMaps, possibilitará aos usuários a experiência de interagir com o sistema ao enviar comandos a um drone virtual. Essa iniciativa visa auxiliar os pesquisadores na calibração e melhoria contínua do software, contribuindo para seu desenvolvimento e refinamento.
A forma de comunicação humana muitas vezes permanece enigmática para os robôs, levando ocasionalmente a ações inadequadas. O Lang2LTL utiliza modelos de linguagem baseados em inteligência artificial, semelhantes aos empregados pelo ChatGPT, para facilitar a interpretação de linguagens e instruções complexas. Em termos práticos, isso implica na capacidade de direcionar a máquina a partir do ponto A, indicando a necessidade de alcançar o ponto B, contornando obstáculos pelo caminho, uma tarefa que desafia a eficiência de outros sistemas. Ademais, esse avanço também possibilita o desenvolvimento de um raciocínio lógico mais apurado nos robôs. Isso representa um passo fundamental na melhoria da interação entre humanos e máquinas.
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