Pesquisadores da Tufts University desenvolveram um sistema de IA neuro-simbólica que combina redes neurais com raciocínio simbólico para tarefas de manipulação robótica. O sistema usa apenas 1% da energia para treinamento e 5% para execução comparado a modelos visual-language-action (VLA) convencionais.

Nos testes, alcançou 95% de sucesso na Torre de Hanói contra 34% dos VLAs padrão, e 78% em variantes complexas não vistas contra 0%. O treinamento leva 34 minutos em vez de mais de 1,5 dia. A pesquisa, liderada por Matthias Scheutz, será apresentada na ICRA 2026 em Viena.