Avançando o Planejamento de Tarefas de Robôs com Modelos de Linguagem

Os robôs estão cada vez mais presentes nas nossas vidas, e pra que eles funcionem bem com humanos, precisam entender e realizar tarefas complicadas usando uma linguagem do dia a dia. Recentemente, modelos de linguagem grandes (LLMs) mostraram que podem ajudar robôs a interpretar comandos em Linguagem Natural e traduzi-los em ações. Mas muitas das técnicas disponíveis simplesmente convertem comandos em caminhos de movimento ou dividem as tarefas em metas menores, o que pode ser complicado quando o ambiente tem requisitos complexos.

Nossa abordagem é diferente dessas técnicas. Ao invés de deixar os LLMs planejarem tarefas menores diretamente, nós traduzimos os comandos em linguagem natural para um formato diferente que pode ser usado por um método de planejamento chamado Planejamento de Tarefas e Movimento (TAMP). Isso nos permite considerar tanto as tarefas quanto os movimentos do robô juntos, o que é muitas vezes necessário quando as tarefas envolvem condições complicadas.

#A Necessidade de um Planejamento Melhor

Os robôs não precisam apenas decidir quais tarefas realizar, mas também garantir que conseguem executá-las fisicamente. Isso é conhecido como Planejamento de Tarefas e Movimentos (TAMP), que tem recebido bastante atenção na pesquisa. Os métodos tradicionais envolvem criar definições específicas de tarefas que podem ser processadas por algoritmos de planejamento, mas isso exige treinamento e pode ser difícil para quem não é especialista.

Por outro lado, a linguagem natural oferece um jeito mais simples para as pessoas descreverem tarefas. Os LLMs têm se mostrado úteis em várias tarefas de linguagem, levando os pesquisadores a investigar como esses modelos podem ajudar no TAMP.

#Esforços Anteriores

Tentativas anteriores de usar LLMs para planejar tarefas mostraram potencial. Por exemplo, alguns pesquisadores geraram sequências de tarefas com base em instruções em linguagem natural. No entanto, esses métodos tiveram problemas, pois não ofereciam feedback para garantir que as tarefas geradas poderiam ser executadas. Outras pesquisas tentaram oferecer feedback conectando tarefas a ações que o robô poderia realizar, mas esses métodos enfrentaram dificuldades com tarefas mais complexas que exigiam várias etapas ou condições específicas.

Um grande desafio é que o planejamento muitas vezes precisa ocorrer simultaneamente para tanto a tarefa quanto os movimentos do robô. Por exemplo, se um robô precisa visitar vários locais, como ele se move depende do layout do ambiente. Infelizmente, os LLMs têm limitações ao gerar caminhos de movimento para ambientes complexos.

#O Papel das Representações de Tarefas

Para gerenciar essas tarefas de forma eficaz, o TAMP clássico usa representações como PDDL ou Lógicas Temporais. Esses formatos são capazes de capturar as complexidades das tarefas, permitindo que os algoritmos de planejamento encontrem e confirmem sequências de ações aceitáveis. No entanto, essas representações especializadas podem ser difíceis de trabalhar diretamente para usuários comuns.

Para resolver isso, propomos usar LLMs para converter instruções de alto nível em uma representação de tarefa mais formal que o TAMP possa entender. Nossa abordagem usa Lógica Temporal de Sinal (STL) como a representação intermediária, permitindo que o planejador otimize tanto a tarefa quanto o movimento de uma vez.

#Nossa Abordagem

Nosso método utiliza LLMs de uma maneira nova, traduzindo descrições de tarefas em linguagem natural para representações STL. Introduzimos técnicas que identificam e corrigem automaticamente erros para melhorar a qualidade da tradução, levando a melhores taxas de conclusão de tarefas. Nossos experimentos demonstram que nosso método supera outras abordagens que dependem de LLMs para gerar planos de tarefa diretamente.

#Contribuições Chave

1. Usamos LLMs pré-treinados para traduzir linguagem natural em STL, que então pode ser usada para executar movimentos do robô.
2. Introduzimos um processo único para corrigir erros semânticos que surgem durante a tradução, que, quando combinado com métodos existentes de correção de erros sintáticos, leva a taxas de sucesso mais altas na conclusão de tarefas.
3. Realizamos testes rigorosos em situações de tarefas complexas, mostrando que nosso método supera métodos diretos de planejamento com LLMs em ambientes com restrições geométricas e baseadas em tempo desafiadoras.

#Design Experimental

Nossos testes acontecem em um ambiente simulado 2D onde um ou mais robôs navegam. Os robôs têm posições iniciais definidas e precisam seguir as instruções dadas. Para cada um dos nossos testes, preparamos vários exemplos de tarefas e avaliamos vários métodos em diferentes cenários.

Os resultados dos nossos experimentos fornecem insights sobre quão eficaz é nosso método em comparação com outros que dependem de LLMs para planejamento de tarefas.

#Resultados

Os resultados dos nossos experimentos são reveladores. Em cenários sem limitações de tempo, métodos que usam LLMs para planejamento de tarefas se saíram melhor que nossa abordagem. No entanto, assim que as limitações de tempo foram introduzidas, nosso método manteve taxas de sucesso mais altas enquanto o desempenho dos outros métodos caiu significativamente.

Para tarefas envolvendo restrições geométricas complexas, outros métodos tiveram dificuldades enquanto nossa abordagem unificada demonstrou resiliência. O uso de STL e a correção automática de erros ajudaram a garantir que as tarefas fossem concluídas com sucesso mesmo sob condições desafiadoras.

#Análise de Falhas

Ao comparar nosso método com outros, notamos diferenças importantes em como eles falham. Métodos que dependem de LLMs para planejamento de tarefas frequentemente tiveram dificuldades com tarefas longas e sequências. Por exemplo, se um robô precisava pegar chaves em uma ordem específica, outros métodos às vezes sequenciavam ações de maneira ineficiente, levando a falhas na tarefa.

Em contraste, nossa abordagem enfrentou principalmente problemas relacionados a erros de tradução. Embora nossas técnicas de correção de erro tenham sido eficazes, alguns erros persistiram, resultando em falhas nas tarefas.

#Tempo de Planejamento

Em termos do tempo necessário para planejar tarefas, nosso método exigiu recursos computacionais significativos. Registramos o tempo necessário para cada etapa principal do nosso processo, entendendo que a fase de planejamento em STL foi a mais demorada. Houve momentos em que esperar pelo LLM foi mais lento do que o esperado, refletindo variações no desempenho.

#Conclusão e Trabalhos Futuros

Em conclusão, nossa estrutura, AutoTAMP, traduz efetivamente descrições de tarefas em linguagem natural em representações formais de tarefas adequadas para planejamento. Nossas descobertas principais mostram que usar STL pode melhorar significativamente o desempenho do planejamento e que a verificação automática de erros pode aumentar ainda mais as taxas de sucesso.

#Limitações

Apesar dos nossos sucessos, há limitações no nosso trabalho. Primeiro, os prompts que usamos para LLMs foram selecionados de um conjunto de candidatos, e o melhor prompt pode não ter sido escolhido todas as vezes. Assim, há espaço para melhorar os resultados individuais.

Em segundo lugar, embora o AutoTAMP tenha boas taxas de sucesso, os tempos de planejamento eram altos, particularmente devido a múltiplas rodadas de correção de erros. Trabalhos futuros se concentrarão em maneiras de acelerar o processo de planejamento enquanto mantêm a qualidade das saídas.

Finalmente, reconhecemos que algumas tarefas ainda falharam devido a erros de tradução. Planejamos investigar a incorporação de feedback humano em iterações futuras para melhorar a precisão da tradução e reduzir o número de iterações necessárias.

No geral, nossa pesquisa amplia os limites de como os LLMs podem ser aplicados na robótica, especialmente no campo do planejamento de tarefas e movimentos. O objetivo é tornar os robôs mais eficazes e responsivos às instruções humanas, abrindo caminho para aplicações mais amplas no mundo real.