I ricercatori presentano VICTR, un metodo che aiuta i robot basati su visione, linguaggio e azione a scegliere le parti utili di una dimostrazione mentre svolgono un compito. Invece di recuperare esempi basandosi solo sulla somiglianza visiva, il metodo stima i progressi del robot rispetto a un video di riferimento e fornisce a una policy π0.5 segmenti della dimostrazione corrispondenti a quella fase.
Nei compiti di manipolazione reali, mai visti e al di fuori del dominio di addestramento, il team riporta un tasso di successo del 23,8%, contro il 6,2% di una baseline π0.5 perfezionata. L’articolo riporta anche che i progressi nei compiti sono passati dal 28,9% al 55,5%; non dimostra però come si comporti il metodo in una diffusione più ampia.
Perché conta
Per chi fa ricerca in robotica, VICTR suggerisce che associare le dimostrazioni ai progressi compiuti nel compito può aiutare i robot ad affrontare attività di manipolazione mai viste; le prestazioni al di fuori dei test riportati restano sconosciute.
