ปัญหาใหญ่ของการวางแผนเส้นทางสำหรับกลุ่มหุ่นยนต์ (Multi-robot path planning) คือการขยายขนาดระบบ (Scalability) ซึ่งวิธีการเรียนรู้แบบเดิมมักจะล้มเหลวเมื่อจำนวนหุ่นยนต์ในตอนใช้งานจริงมีมากกว่าตอนฝึกฝน งานวิจัยนี้จึงนำเสนอโมเดลที่ใช้พื้นฐานจาก Diffusion Model ซึ่งมีความยืดหยุ่นสูงต่อการเปลี่ยนแปลงจำนวนเอเจนท์ในสภาวะแวดล้อมที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
จุดเด่นของแนวทางนี้คือการใช้โครงสร้างแบบ Shared Diffusion Model ร่วมกับระบบ Inter-Agent attention และ Temporal convolution ทำให้หุ่นยนต์สามารถประสานงานกันได้ดีขึ้นโดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรในการฝึกฝนสูงเกินไป ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่าโมเดลที่ฝึกฝนกับกลุ่มหุ่นยนต์ขนาดเล็กสามารถนำไปปรับใช้กับกลุ่มหุ่นยนต์ที่มีขนาดใหญ่ขึ้นได้อย่างแม่นยำและเหนือกว่าวิธีการแบบ Reinforcement Learning หรือ Heuristic แบบเดิม
