Pesquisadores apresentam o Graph-as-Policy (GaP), uma estrutura de codificação multiagente projetada para fechar a lacuna de confiabilidade em tarefas de Automação Variacional, combinando programação interpretável com adaptabilidade livre de modelo. O GaP gera grafos de computação direcionados contendo nós de percepção, planejamento e controle a partir de uma Biblioteca Modular Aberta de Habilidades Robotizadas (MORSL) e utiliza simulação interna para ensaiar e refinar essas estruturas.
- O sistema aperfeiçoa iterativamente a estrutura do grafo e os parâmetros em paralelo para melhorar as taxas de sucesso e a taxa de transferência.
- A avaliação em 8 novos benchmarks abertos de tarefas VA, compreendendo 4 cenários em simulação e 4 no mundo real, mostra que o GaP supera significativamente as linhas de base.
Esta abordagem permite que robôs executem tarefas persistentes e confiáveis em aplicações comerciais e industriais apesar das variações na geometria do objeto e na pose.