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