Los sistemas de vuelo autónomos impulsados por RL enfrentaron un gran contratiempo recientemente. Logré que funcionara completamente hace aproximadamente dos semanas, pero luego las cosas se desmoronaron. Pasé días buscando cuatro errores absolutamente brutales—del tipo que te hacen cuestionar todo. Honestamente, fue muy estresante; casi revertí toda la implementación. La verdadera lección, sin embargo: combinar la integración de hardware con aprendizaje profundo es engañosamente complejo. Existe una gran brecha entre la teoría y la realidad cuando las redes neuronales se enfrentan a sistemas físicos reales. Cada variable importa, y un detalle pasado por alto puede desencadenar un fallo en cascada.