Los modelos que imaginan cómo se mueven los objetos son clave para robots y autos autónomos, que necesitan anticipar qué va a pasar. Si un modelo se equivoca con la gravedad o el rebote, puede tomar malas decisiones. Este avance apunta a corregir esos errores sin reentrenar todo el sistema. Para nosotros, es un paso hacia máquinas más previsibles, aunque todavía lejos de uso masivo.