El equipo de Meta Fair ha desarrollado este modelo entrenando un algoritmo que aprende a partir de un conjunto de datos de movimientos sin etiquetar. Meta Motivo tiene capacidad para integrar estados, movimientos y recompensas en un mismo espacio latente, lo que le permite desarrollar comportamientos humanos de manera eficiente y adaptativa.
Según explican los investigadores en el blog de Meta, Meta Motivo tiene la capacidad de adaptarse a cambios en el entorno, como variaciones en la gravedad, viento o perturbaciones directas, incluso sin haber sido entrenado específicamente para esas condiciones. Esta flexibilidad hace que el modelo sea particularmente útil en escenarios dinámicos y simulaciones complejas.
El desarrollo de Meta Motivo también se enfoca en aplicaciones futuras, como la creación de personajes no jugables (NPC) más realistas y accesibles. Los desarrolladores destacan su potencial para democratizar la animación de personajes y facilitar la creación de experiencias inmersivas en entornos virtuales, abriendo nuevas posibilidades en la interacción con agentes digitales y en el ámbito del Metaverso.