Un preprint publicado en arXiv el 9 de octubre por investigadores de Georgia Tech presenta Splat2Act, un flujo de trabajo de realidad a simulación y de vuelta a realidad para adaptar una política general de brazo robótico a un espacio interior concreto, como una casa u oficina. El usuario escanea el lugar con un teléfono y aporta imágenes de sus objetos. El sistema construye un gemelo digital a escala de edificio mediante 3D Gaussian Splatting y geometría de colisión, identifica receptáculos y tareas de recogida y genera demostraciones exitosas en simulación. Los autores aplicaron el proceso a escaneos de 101 espacios del campus, donde generó 852 receptáculos y más de 68.000 demostraciones robóticas.

Los investigadores informan de que su mejor política adaptada alcanzó un 62,5 % de éxito agregado en la recogida de objetos en una escena objetivo. En un robot Stretch 3 real logró un 63,9 % en un subconjunto de 12 tareas, frente al 66,7 % en simulación para esas mismas tareas. También señalan que la política π₀.₅ sin adaptar no logró recoger objetos en los espacios capturados. Los resultados se limitan a los espacios del campus, objetos y configuración robótica seleccionados; no demuestran rendimiento en hogares independientes ni uso comercial general. El trabajo es un preprint aún no revisado por pares.