I ricercatori della NYU Tandon School of Engineering hanno sviluppato BrainBody-LLM, un algoritmo che unisce due LLM distinti per pianificazione e controllo motorio, consentendo ai robot di adattare le proprie azioni in tempo reale.
Un diagramma mostrato nell’articolo evidenzia la struttura a due livelli “Brain–Body” e il ciclo di feedback chiuso che permette la correzione continua degli errori.
Il sistema ha migliorato fino al 17% il completamento dei task nelle simulazioni e ha mostrato risultati solidi anche su un braccio robotico reale.
Sebbene ancora limitato da un set ristretto di comandi e da test in ambienti controllati, la tecnologia rappresenta un passo importante verso robot più autonomi e capaci di agire in contesti complessi.
La ricerca suggerisce future estensioni verso sensori multimodali e un’integrazione più ricca tra percezione e controllo per una robotica realmente adattiva.
Link alla fonte:
https://interestingengineering.com/ai-robotics/brainbody-llm-algorithms-make-robots-think