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El avance en el aprendizaje por refuerzo contrastivo (CRL) ha abierto nuevas posibilidades en robótica, especialmente en tareas de locomoción y control simple. Sin embargo, cuando se enfrenta a la manipulación de objetos con interacciones complejas —como agarres, contactos y cambios de modo dinámico— los métodos clásicos muestran limitaciones significativas. La dificultad radica en que estas interacciones provocan cambios abruptos en la dinámica del sistema, generando estructuras de alcanzabilidad no lineales y multimodales que los modelos tradicionales no logran representar adecuadamente. Para abordar este desafío, investigaciones recientes proponen técnicas como el remuestreo ponderado por interacción (IWR), que permite preservar los límites entre modos dinámicos y mejorar la planificación de movimientos en entornos como el hockey robótico o la manipulación fina. Este enfoque no solo incrementa la eficiencia muestral, sino que también posibilita transferir políticas aprendidas a escenarios reales, logrando mejoras sustanciales en la tasa de éxito.
En el contexto empresarial, integrar estas capacidades de interacción inteligente en sistemas productivos requiere un{
