Investigadores del MIT y de la Universidad de Nueva York presentarán FLEX, una plataforma de edición flexible de características para la planificación de movimientos de robots. El trabajo se presentará en la Conferencia Anual sobre Aprendizaje de Robots.
En escenarios simulados en un entorno virtual, una persona escribe órdenes en lenguaje natural a un brazo robótico que sirve una taza de café. El robot sigue las órdenes al pie de la letra y, además, razona para evitar aparatos electrónicos cercanos, como un teléfono.
El sistema funciona en tres pasos: añadir, generalizar y enmascarar. En el paso de generalización interviene un modelo de lenguaje grande, GPT-4o, y todo el proceso dura unos cinco segundos.
Andreea Bobu, profesora de aeronáutica y astronáutica del MIT, dirige el grupo CLEAR, que desarrolla robots asistenciales y domésticos. Explica que cada hogar es distinto y que FLEX puede aprender lo que importa a cada persona a partir de una o dos frases.