أطلق Oliver Hausdörfer وفريقه نموذجًا جديدًا للأفعال الكامنة يستخدم لقطات متزامنة من كاميرتين. ويستنتج النموذج أفعالًا بست درجات من الحرية بدقة أكبر، رافعًا دقة فك الترميز بنسبة 17% مقارنةً بالإصدارات أحادية المشهد. وعند دمجه في سياسة تحكّم روبوتية، ارتفعت معدلات النجاح في مهام معيارية بنسبة 13.5%، مقابل 6.2% لخط الأساس أحادي المشهد. وفي اختبارات واقعية، أُجريت باستخدام روبوت يقلّد عروضًا توضيحية لحركات يد بشرية، أضاف النموذج ثنائي المشهد 20% إلى عدد المحاولات الناجحة عبر 850 محاولة.
لماذا يهم
يعني هذا التحسّن أن الروبوتات تستطيع تعلّم مهارات جديدة من مقاطع فيديو عادية وبعدد أقل من العروض التوضيحية، ما يفيد المختبرات التي لديها بيانات محدودة للتحكّم عن بُعد.
