Araştırmacılar, Embodied Chain-of-Thought (ECoT) Reasoning adı verilen yeni bir teknik geliştirdi. Bu teknik, robotların yeni ortamlarda karmaşık ve yenilikçi görevleri yerine getirmesini sağlıyor.

Bu yenilikçi yaklaşım, robotların çevrelerini algılamalarına dayalı olarak eylemlerini akıl yürütme yeteneği kazandırıyor. Yani, robotlar bir görevi, alt görevleri ve çevrelerini eyleme geçmeden önce düşünebiliyorlar. Bu tekniğin robotik kontrol sistemlerine entegrasyonu sayesinde, robotlar artık nesne sınır kutularını öngörebiliyor, mekânsal ilişkileri kavrayabiliyor ve mevcut eylemlerinin hedefe ulaşmayı nasıl kolaylaştırabileceğini düşünebiliyorlar.

Yeni yöntem, büyük dil modellerinin (LLM'ler) karmaşık görevlerdeki performansını artırmada kullanılan Chain-of-Thought (CoT) Reasoning tekniğinin başarısından ilham alıyor. Ara adımlar oluşturarak, LLM'ler bir problemin çeşitli yönleri arasındaki bağlantıları daha iyi haritalandırabiliyor, bu da daha doğru çözümler elde edilmesine yol açıyor. Benzer şekilde bu yeni teknik, robotların eylemlerini daha uyarlanabilir şekilde akıl yürütmelerine olanak tanımasını sağlıyor ve bu da robotikte performans ve uyarlanabilirlik açısından farklı bir boyut anlamına geliyor.

Bu gelişme, çok yönlü ve otonom robotların geliştirilmesi açısından önemli sonuçları beraberinde getirecek. Geniş önceden eğitilmiş görsel-dil modellerinden yararlanarak, robotlar artık gözlemlerini ve dil talimatlarını eylemlerine daha etkili bir şekilde bağlayabiliyor olacak. Bu yenı teknik, robotların karmaşık görevleri bağımsız olarak yerine getirmesini ve yeni senaryolara daha kolay adapte olmasını sağlayarak, robotik alanını değiştirme potansiyeline sahip.