{"version":"1","article":{"id":"chronos-policy-robot-timing-2026","slug":"chronos-policy-robot-timing-2026","language":"es","url":"https://haberpaper.com/es/news/chronos-policy-robot-timing-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/chronos-policy-robot-timing-2026?lang=es","title":"Un estudio incorpora el tiempo físico a las políticas robóticas","summary":"Chronos Policy, de investigadores de Stanford, sincroniza observaciones y acciones de robots mediante marcas de tiempo en vez de pasos fijos. El preprint informa de una mayor conservación del rendimiento ante algunos cambios temporales.","category":"business","region":"world","topics":["ai"],"published_at":"2026-10-13T20:11:52+03:00","modified_at":"2026-10-13T20:11:52+03:00","publication_basis":"publication-record","event_period":"2026-10-09","event_period_basis":"event-or-reference-period","sources":[{"name":"arXiv, Chronos Policy: Learning Robot Policies on Physical Time (arXiv:2610.13929)","url":"https://arxiv.org/abs/2610.13929","checkedAt":"2026-10-13","publishedAt":"2026-10-09"}],"translations":[{"language":"tr","url":"https://haberpaper.com/tr/news/chronos-policy-robot-timing-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/chronos-policy-robot-timing-2026?lang=tr"},{"language":"en","url":"https://haberpaper.com/en/news/chronos-policy-robot-timing-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/chronos-policy-robot-timing-2026?lang=en"},{"language":"ar","url":"https://haberpaper.com/ar/news/chronos-policy-robot-timing-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/chronos-policy-robot-timing-2026?lang=ar"},{"language":"fr","url":"https://haberpaper.com/fr/news/chronos-policy-robot-timing-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/chronos-policy-robot-timing-2026?lang=fr"},{"language":"es","url":"https://haberpaper.com/es/news/chronos-policy-robot-timing-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/chronos-policy-robot-timing-2026?lang=es"}],"data_types":[],"data":null,"data_compilations":[],"data_downloads":[],"content":{"paragraphs":["Un preprint publicado en arXiv el 9 de octubre por investigadores de la Universidad de Stanford propone que las políticas robóticas utilicen explícitamente cuándo se captaron las observaciones de los sensores y cuándo deben ejecutarse las acciones. Chronos Policy añade esas marcas de tiempo a una política robótica basada en difusión. Los autores compararon codificarlas en la representación posicional del modelo con añadirlas a las características de los tokens, e informan de que la codificación rotatoria posicional sensible al tiempo fue más robusta ante cambios de sincronización.","En una tarea simulada con una cinta transportadora móvil, el artículo informa de tasas nominales de éxito del 73,1 % para Diffusion Policy y del 82 % para Chronos Policy. Cuando cambió el horario de las observaciones, las tasas fueron del 15,6 % y el 77,6 %; con retrasos de inferencia de hasta 200 milisegundos, del 1,8 % y el 76,4 %. En pruebas con robots reales, Chronos también obtuvo la puntuación más alta en las condiciones temporales evaluadas en tres tareas. Son resultados de los montajes experimentales de los autores, no una prueba de rendimiento comercial generalizable a otros robots o entornos. El trabajo es un preprint aún no revisado por pares."],"key_points":[],"sections":[]},"text":"Chronos Policy, de investigadores de Stanford, sincroniza observaciones y acciones de robots mediante marcas de tiempo en vez de pasos fijos. El preprint informa de una mayor conservación del rendimiento ante algunos cambios temporales.\n\nUn preprint publicado en arXiv el 9 de octubre por investigadores de la Universidad de Stanford propone que las políticas robóticas utilicen explícitamente cuándo se captaron las observaciones de los sensores y cuándo deben ejecutarse las acciones. Chronos Policy añade esas marcas de tiempo a una política robótica basada en difusión. 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