Modelos de IA enfrentam dificuldade para ler relógios analógicos

Pesquisadores criaram um extenso conjunto de imagens sintéticas de relógios analógicos, com mais de 43 mil horários diferentes, para testar quatro modelos multimodais. Todos os modelos falharam inicialmente em identificar as horas com precisão. O desempenho melhorou após o treinamento com 5 mil imagens adicionais, mas caiu novamente quando foram apresentados a uma nova coleção de relógios completamente inéditos.

O estudo evidencia uma limitação recorrente nas IAs: a dificuldade em generalizar o aprendizado e lidar com situações fora dos dados de treinamento. Os testes mostraram que os modelos multimodais apresentam problemas em compreender a orientação espacial dos ponteiros, e o desempenho piora ainda mais quando o formato dos ponteiros difere do que já foi visto anteriormente. Esses erros tendem a se acumular, ao interpretar incorretamente a posição dos ponteiros, o modelo também erra a leitura do horário.

Os pesquisadores alertam que falhas sutis como essas, embora pareçam simples, podem gerar consequências graves em aplicações mais complexas, como na análise de imagens médicas ou na percepção visual de veículos autônomos.