Pesquisadores da Universidade Tufts, liderados por Matthias Scheutz, desenvolveram um sistema neurossimbólico de visão-linguagem-ação (VLA) para robótica que combina regras lógicas com redes neurais. O sistema alcançou 95% de acurácia no problema da Torre de Hanói — contra 34% dos sistemas convencionais — e 78% em variantes complexas inéditas onde modelos tradicionais marcaram 0%.

O treino levou apenas 34 minutos, contra mais de 36 horas dos sistemas convencionais, com consumo operacional de apenas 5% da energia de abordagens tradicionais. O trabalho será apresentado na International Conference of Robotics and Automation (ICRA) em Viena.