Investigadores del MIT han desarrollado un sistema de memoria para robots que detecta entradas posiblemente erróneas y corrige la descripción de objetos mal etiquetados. El método, llamado UQ-DAAAM, apunta a casos como el de un desfibrilador confundido con un extintor en la memoria del robot.
El sistema compara varias descripciones de un mismo objeto vistas desde distintos ángulos y cuantifica la incertidumbre del robot. Después elige vistas adicionales, combina las descripciones en una más precisa y la guarda en memoria.
Según los datos del trabajo, el paso de refinamiento resuelve las ambigüedades en torno al 92 por ciento de los objetos, con solo dos descripciones adicionales por objeto. La precisión de las descripciones sube un 5 por ciento frente al estado del arte.
El trabajo se presentará en la Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neuronal, y lo firma el profesor Luca Carlone junto a los estudiantes Harry Zhang y Nicolas Gorlo. Los autores quieren aplicar el método a otros robots, como manipuladores móviles.