ReSkill eleva el éxito de los robots en simulación del 30% a más del 80%

Un equipo de investigadores encabezado por Zheng Sun presentó ReSkill, un sistema que permite a los robots detectar y corregir puntos débiles en sus programas de manipulación. El método crea un grafo de tareas, identifica los pasos que fallan y propone pequeños cambios de código que se ponen a prueba antes de incorporarlos. En tareas simuladas de RoboDojo, el éxito medio pasó del 30% al 86.2%; en ocho tareas reales, el robot completó con éxito 62 de 80 intentos. Las políticas finales funcionan sin el agente de autoaprendizaje y utilizan únicamente las habilidades perfeccionadas.