A medida que los robots asumen tareas más complejas, los métodos de programación tradicionales se vuelven insuficientes. El aprendizaje por refuerzo (RL, por sus siglas en inglés) es una técnica de aprendizaje automático diseñada para abordar este desafío mediante la programación del comportamiento del robot. Con el aprendizaje por refuerzo (RL, por sus siglas en inglés) en simulación, los robots se pueden entrenar en cualquier entorno virtual a través de prueba y error, mejorando sus habilidades en control, planificación de rutas, manipulación y mucho más.
El modelo de RL es recompensado por las acciones deseadas, por lo que se adapta y mejora constantemente. Esto ayuda a los robots a desarrollar habilidades motoras finas y gruesas necesarias para tareas de automatización del mundo real, como agarrar objetos novedosos, caminar a cuatro patas y aprender habilidades de manipulación complejas.
Al perfeccionar continuamente las políticas de control basadas en las recompensas y analizar sus acciones, el RL también puede ayudar a los robots a adaptarse a nuevas situaciones y desafíos imprevistos, haciéndolos más versátiles para tareas del mundo real.