Los sistemas robóticos deben funcionar en entornos abiertos y complejos, donde es imposible tener un conocimiento completo del mundo. Esta charla explora como los Grandes Modelos de Lenguaje Multimodales ((M)LLMs) pueden apoyar el razonamiento robótico en condiciones de incertidumbre, al tiempo que se abordan los retos que plantean agentes incontrolados como los humanos.
Iremos más allá de la aplicación directa de los MLLMs introduciendo técnicas para controlar las alucinaciones y garantizar un razonamiento sólido.
Estas técnicas incluyen la integración de metodologías formales y enfoques neurosimbólicos para crear procesos de razonamiento más fiables y adaptativos para sistemas robóticos en el mundo real.
