この記事では、非同期推論を導入することでロボットのアクション予測と実行をデカップリングし、タスクの実行時に生じる遅延を削減する方法について説明しています。従来のシーケンシャル推論では、ロボットが現在のアクションチャンクを実行し続けるため、失敗があっても新しい行動を計画することができず、応答性が低下します。しかし、非同期推論により、アクションの実行と予測を分離し、スムーズで迅速な制御ループの確立が可能となります。このシステムは、政策推論とアクション実行を異なるプロセスで行う2コンポーネントアーキテクチャを採用しており、これによりロボットが推論を待つことなく、より効率的にタスクを完了できるようになります。特に、非同期推論を使用することで、タスク完了までの時間が約2倍短縮されることが示されています。