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title: "Sakana AI e Universidade de Tóquio apresentam método SAIL para robótica"
url: https://dailyjournal.news/news/2026-09-27/sakana-ai-e-universidade-de-toquio-apresentam-metodo-sail-para-robotica
published: 2026-09-27T23:40:34.625761+00:00
updated: 2026-09-27T23:40:34.625761+00:00
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language: pt-BR
publisher: "Daily Journal"
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# Sakana AI e Universidade de Tóquio apresentam método SAIL para robótica

Nova técnica utiliza busca em tempo real para aprimorar a execução de trajetórias em robôs de manipulação.

## Pontos principais

- O método Scaling In-Context Imitation Learning (SAIL) foi desenvolvido em parceria entre a Sakana AI e a Universidade de Tóquio.
- A técnica utiliza Monte Carlo tree search (MCTS) para refinar alternativas de movimento antes da execução física.
- Testes em simulação mostraram aumento na taxa de sucesso de 25% para 73% em tarefas de manipulação.
- O projeto será apresentado oficialmente na conferência IROS 2026.

A Sakana AI, em colaboração com a Universidade de Tóquio, anunciou o desenvolvimento do método Scaling In-Context Imitation Learning (SAIL). A tecnologia utiliza test-time scaling e o algoritmo Monte Carlo tree search (MCTS) para refinar trajetórias de robôs através de feedback em simuladores antes da execução física.

Em testes realizados com seis tarefas de manipulação, o aumento do orçamento de busca elevou a taxa de sucesso do sistema de 25% para 73%. O trabalho científico detalhando a metodologia será apresentado na conferência IROS 2026.

## Fontes

- [@SakanaAILabs: Introducing "Scaling In-Context Imitation Learning" (SAIL) to be presented at #IROS2026. This work is a collaboration between Sakana AI and the University of Tokyo.](https://x.com/SakanaAILabs/status/2104348705956774255) (2026-09-27)

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