PO-PDDL: Aprendizaje de POMDPs simbólicos para planificación bajo incertidumbre

La planificación de tareas robóticas en entornos reales enfrenta incertidumbre tanto en la ejecución como en la percepción. El nuevo formalismo PO-PDDL extiende PDDL para modelar POMDPs simbólicamente, permitiendo aprendizaje a partir de vídeos de ejecución y planificación robusta bajo incertidumbre. En Q2BSTUDIO desarrollamos soluciones de inteligencia artificial para empresas que integran técnicas avanzadas de razonamiento simbólico, aprendizaje automático y automatización. Nuestros servicios incluyen aplicaciones a medida, software a medida, ciberseguridad, servicios cloud AWS y Azure, y servicios de inteligencia de negocio con Power BI, ayudando a empresas a implementar sistemas de planificación autónoma y agentes IA. Combinando PO-PDDL con plataformas cloud y análisis de datos, ofrecemos herramientas que maximizan la eficiencia operativa y la toma de decisiones informada.