Vision le da a un brazo robótico un mapa, pero no le da un agarre.

Intenta levantar un huevo con solo entrada de cámara y cero retroalimentación de fuerza: o lo aplastas o lo sueltas. No hay ninguna señal que le diga al actuador: “estás al 80% de la presión de fractura; afloja”.
Esa señal solo existe como datos hápticos: fuerza, torque, presión táctil, detección de deslizamiento.
Por eso, el “cuello de botella de la IA encarnada” ya no es un problema de visión. Es un problema de tacto. Puedes tener un modelo 3D perfecto de un picaporte y aun así fallar al girarlo si el agarre no sabe cuánta fuerza está aplicando o cuándo se está resbalando.
Ese es el problema que el modelo de @InvLambda de Teleop-to-Earn está diseñado para resolver. En lugar de esperar que la simulación pueda aproximar la fricción y la compliancia del mundo real, T2E mete a operadores humanos en el ciclo: manos reales, destreza real, generando los conjuntos de datos multimodales (visual + hápticos) que los entornos de simulación no pueden falsificar.
La visión le dice a un robot dónde está el mundo.
La háptica le dice cómo tocarlo.
El segundo es el problema más difícil y el que de hecho se está resolviendo ahora mismo.
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