Investigadores de la Graduate School of Artificial Intelligence de UNIST (Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología de Ulsan) han presentado un algoritmo novedoso llamado Task-Aware Virtual Training (TAVT), diseñado para permitir que los robots anticipen y se adapten a tareas no vistas fuera de su distribución de entrenamiento. TAVT utiliza escenarios de entrenamiento virtual y regularización de estados para mitigar los efectos de la variación de estados, mejorando significativamente la capacidad de generalización del modelo. Experimentos en simuladores MuJoCo y MetaWorld mostraron mejoras notables en tareas fuera de distribución, lo que representa un avance significativo hacia una mayor autonomía robótica.
IA: robots se adaptan a tareas no vistas
