Estudantes de engenharia da Universidade do Texas A&M apresentaram um robô quadrúpede equipado com inteligência artificial capaz de compreender o ambiente, memorizar percursos e responder a comandos de voz, aumentando a eficiência em missões de busca e salvamento.
Quem desenvolveu
O projeto é liderado por Sandun Vitharana, mestrando em tecnologia de engenharia, e Sanjaya Mallikarachchi, doutorando em engenharia interdisciplinar. A equipe conta com orientação do professor assistente Isuru Godage.
Como funciona
O robô reúne câmeras, algoritmos avançados e um modelo de linguagem multimodal (MLLM) personalizado que integra imagens e linguagem para análise situacional. O sistema de navegação baseado em memória interpreta dados visuais, escolhe rotas ideais e recorda caminhos já percorridos, minimizando explorações repetidas.
Tomada de decisão
A arquitetura híbrida combina reações imediatas, como desvio de obstáculos, com planejamento deliberado de trajeto. Segundo os desenvolvedores, o conjunto aproxima o processo de decisão do comportamento humano.
Aplicações além do resgate
Embora o foco principal seja atuar em locais onde mapas e GPS são inexistentes ou imprecisos, a tecnologia também pode ser empregada em hospitais, armazéns, minas e outras áreas de risco. Há, ainda, potencial para auxiliar pessoas com deficiência visual ao permitir interação natural com o robô.
Imagem: Logan Jinks
Processamento na borda
Godage destaca que a instalação do MLLM diretamente no robô elimina a dependência de processamento remoto, oferecendo consciência situacional imediata e maior rapidez na resposta.
Apresentação pública
A equipe detalhou os avanços na 22ª Conferência Internacional sobre Robôs Ubíquos, onde demonstrou a integração do MLLM com sensores e controles adaptativos. O estudo foi publicado nos anais do evento.
Com o novo sistema, os pesquisadores pretendem estabelecer uma referência para futuros robôs que atuem em ambientes não mapeados e de difícil acesso.
Com informações de WizyThec
