Desarrollan técnica para capacitar Robots en "Razonamiento Incorporado"

Esta innovación permite a los robots descomponer tareas complejas en pasos individuales, razonar sobre cada paso y tomar decisiones más precisas y adaptativas basadas en su entorno.

Investigadores de la Universidad de California en Berkeley, la Universidad de Varsovia y la Universidad de Stanford han alcanzado un avance significativo en robótica con el desarrollo de una técnica llamada "Razonamiento en Cadena de Pensamiento Incorporado" (ECoT).

Los modelos de visión-lenguaje-acción (VLA), basados en modelos de lenguaje grandes (LLM), han sido mejorados mediante la técnica CoT, que ha demostrado su eficacia en el procesamiento de lenguaje natural. Ahora, adaptada para aplicaciones robóticas, ECoT capacita a los robots para evaluar su entorno, identificar las mejores acciones y ejecutarlas de manera más robusta.

Para entrenar los VLA con capacidades ECoT, los investigadores utilizaron técnicas avanzadas de generación de datos, aprovechando modelos de detección de objetos y redes neuronales para anotar conjuntos de datos de robots con información vital para el razonamiento. Este enfoque mejoró significativamente el rendimiento de los modelos existentes y su capacidad para generalizar y adaptarse a nuevas situaciones.

En pruebas con el sistema OpenVLA sobre el conjunto de datos Bridge v2, los investigadores observaron un aumento del 28% en la tasa de éxito de las tareas. Este avance se logró sin necesidad de recopilar datos adicionales, lo cual podría resultar costoso y consumir mucho tiempo.

La capacidad de razonamiento incorporado no solo mejora el rendimiento de los robots, sino que también facilita la identificación de errores y la corrección del comportamiento mediante retroalimentación en lenguaje natural. Esto representa un avance significativo hacia la creación de sistemas robóticos más autónomos e interactivos, capaces de colaborar más efectivamente con humanos en entornos dinámicos.

Este desarrollo subraya el papel crucial de la investigación en la integración de modelos avanzados de inteligencia artificial en aplicaciones prácticas como la robótica. A medida que estas tecnologías evolucionan, se espera que los robots no solo ejecuten tareas complejas, sino que también comprendan y adapten su comportamiento de manera más inteligente y eficiente.

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