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Cuantificación de Incertidumbre
Estimar la confianza de las predicciones o decisiones de un sistema robótico — distinguiendo incertidumbre epistémica (debido a datos limitados) de incertidumbre aleatoria (debido a aleatoriedad irreducible). Las redes neuronales bayesianas, dropout de Monte Carlo, ensambles profundos y predicción conforme cuantifican la incertidumbre. Los robots conscientes de la incertidumbre pueden solicitar ayuda humana cuando la confianza es baja.