Una plataforma de aprendizaje asistida por IA ayuda a los robots a razonar más allá de comandos literales

Según MIT News, investigadores del MIT y la Universidad de Nueva York presentarán FLEX, "una canalización flexible de edición de características para la planificación del movimiento de robots," en la Conferencia sobre Aprendizaje de Robots este mes.[1]MIT News dice que el robot puede seguir instrucciones literalmente y también "leer entre líneas para hacer generalizaciones más amplias."[1]Daily.dev informa que FLEX funciona en tres pasos: Agregar enumera un objeto establecido para evitar, Generalizar usa GPT-4o para inferir reglas más amplias, y Enmascarar usa visión por computadora para eliminar objetos que han desaparecido.[2]El medio agrega que el proceso toma aproximadamente cinco segundos.[2]Physical AI News informa que el equipo probó FLEX en simulaciones de un brazo robótico sirviendo café, moviendo una vela y llevando una bola de boliche.[3]Según MIT News, el robot siguió comandos literalmente y también evitó derramar en dispositivos electrónicos, se mantuvo alejado de objetos inflamables y no dejó caer su carga en cosas frágiles.[1]Superpower Daily informa que el documento original también cubre navegación bidimensional, tareas del brazo robótico Franka y un estudio del mundo real, y que los autores informan una recompensa normalizada más alta que los enfoques de edición de características competidores.[4]El coautor Nathan Dennler le dijo a MIT News que "hay una intención de nivel superior detrás de las palabras que dices."[3]MIT News dice que el estudio fue dirigido por Andreea Bobu, profesora asistente de aeronáutica y astronáutica en el MIT.[3]Bobu le dijo a MIT News que "ningún robot sale de la caja sabiendo qué te importa."[1]