Pesquisadores apresentam o VICTR, um método que ajuda robôs de visão-linguagem-ação a selecionar trechos úteis de uma demonstração enquanto executam uma tarefa. Em vez de buscar exemplos apenas pela semelhança visual, o método estima o quanto o robô avançou em relação a um vídeo de referência e, então, fornece trechos da demonstração referentes à etapa correspondente para uma política π0.5.
Em tarefas de manipulação no mundo real que não faziam parte do treinamento e estavam fora do domínio, a equipe relata uma taxa de sucesso de 23,8%, contra 6,2% com uma versão ajustada da π0.5. O artigo também informa que o progresso nas tarefas subiu de 28,9% para 55,5%; não demonstra, porém, como o método se sairia em uma implementação mais ampla.
Por que importa
Para pesquisadores de robótica, o VICTR indica que selecionar demonstrações de acordo com o progresso na tarefa pode ajudar robôs a lidar com tarefas de manipulação desconhecidas; o desempenho além dos testes relatados ainda é incerto.
