O MIT apresentou o DAAAM (Describe Anything, Anywhere, at Any Moment), um sistema que concede aos robôs uma memória de longo prazo em tempo real. Diferente de sistemas anteriores, o DAAAM não apenas identifica objetos, mas também registra suas localizações e horários de observação. A tecnologia utiliza um feed de vídeo de câmera com sensor de profundidade para construir um "grafo de cena 4D", atualizado continuamente.
A memória de longo prazo é um desafio antigo em robótica. Humanos combinam naturalmente informações de local, tempo e aparência para lembrar onde deixaram objetos, mas robôs historicamente falham nessa tarefa. O DAAAM resolve isso ao armazenar descrições, posições 3D e timestamps de cada objeto observado, permitindo consultas em linguagem natural como "onde vi a ferramenta vermelha?" ou "há quanto tempo aquela porta está aberta?". Em testes, o sistema superou concorrentes em precisão e localização, completando tarefas de navegação 28% mais vezes que o segundo melhor método.
Apesar do avanço, o sistema tem limitações. O modelo de descrição (DAM) foi treinado em apenas 1,5 milhão de amostras e pode falhar com objetos incomuns, como prever maçanetas em portas de elevador. A velocidade de processamento (5 descrições por segundo) é suficiente para robôs móveis terrestres, mas não para drones ou VR. O armazenamento de histórico completo também pode crescer demais em operações longas, exigindo estratégias de sumarização futuras. Os pesquisadores liberarão o código e dados como código aberto.