Pesquisadores apresentaram a previsão latente condicionada à ação, um sistema que permite a um robô humanoide avaliar sequências propostas de movimentos e comandos manuais antes de executá-las. O sistema prevê se uma sequência contribuirá para atingir o objetivo da tarefa e, em seguida, executa parte da sequência com a melhor pontuação e planeja novamente com base em uma nova observação.
Nos testes dos pesquisadores, o sistema teve sucesso em 85,7% de sete tarefas com robôs reais em condições padrão, contra 70,0% do GR00T N1.7. A taxa de sucesso caiu para 65,7% com configurações de objetos não vistas antes, em comparação com 48,6% do GR00T N1.7.
Por que importa
Para pesquisadores de robótica que avaliam o desempenho de humanoides em tarefas, os resultados sugerem que pré-visualizar sequências de comandos pode ajudar. A pontuação mais baixa em configurações desconhecidas, porém, mostra que o desempenho ainda é sensível à disposição dos objetos.
