Investigadores presentaron la anticipación latente condicionada por acciones, un sistema que permite a un robot humanoide puntuar secuencias propuestas de movimientos y órdenes manuales antes de ejecutarlas. El sistema predice si una secuencia permitirá avanzar hacia el objetivo de una tarea; luego ejecuta parte de la secuencia con mejor puntuación y vuelve a planificar a partir de una nueva observación.
En las pruebas de los investigadores, el sistema completó con éxito el 85,7 % de siete tareas con un robot real en condiciones estándar, frente al 70,0 % de GR00T N1.7. La tasa de éxito cayó al 65,7 % con configuraciones de objetos no vistas, frente al 48,6 % de GR00T N1.7.
Por qué importa
Para los investigadores en robótica que evalúan el desempeño de los robots humanoides, los resultados sugieren que anticipar secuencias de órdenes puede ser útil, pero la puntuación más baja con configuraciones desconocidas muestra que el desempeño sigue siendo sensible a la disposición de los objetos.
