Modelo de mundo com física da NTT eleva de 73% para 92% o acerto de um robô ao abastecer prateleiras, e a Mujin vai testá-lo com bagagem de aeroporto
A NTT acoplou um "adaptador de controle físico" a um modelo de mundo baseado em geração de vídeo para que o robô preveja se uma carga vai tombar antes de se mover. Numa tarefa de prateleira com um robô pequeno, o acerto subiu de 73,1% para 92,3%, e os testes de campo com a Mujin começam com bagagem de aeroporto.
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