قدّم باحثون بقيادة Zheng Sun نظام ReSkill، الذي يتيح للروبوت تحديد مواطن الضعف في برامج المناولة لديه وإصلاحها. ينشئ الإطار مخططًا للمهام، ويرصد الخطوات التي يفشل فيها الروبوت، ثم يقترح تعديلات برمجية صغيرة تُختبر قبل اعتمادها. وفي مهام RoboDojo المحاكاة، ارتفع متوسط النجاح من 30% إلى 86.2%، بينما نجح الروبوت في 62 تجربة من أصل 80 عبر ثماني مهام واقعية. وتعمل السياسات النهائية من دون وكيل التحسين الذاتي، بالاعتماد على المهارات التي جرى تحسينها فقط.
لماذا يهم
يمكن للمصنّعين نشر روبوتات تحسّن شيفرتها بنفسها أثناء التطوير، ما يجعل عمليات الالتقاط والوضع أكثر موثوقية من دون أعباء إضافية أثناء التشغيل.
