# Robo-COP permite que los robots mejoren durante el uso

> El nuevo sistema Robo-COP entrena conjuntamente las políticas de los robots y sus orquestadores: eleva el éxito en simulaciones al 73,8% y en el mundo real al 50%.

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/es/robo-cop-lets-robots-improve-themselves-while-deployed

Investigadores presentaron Robo-COP, un método que ajusta conjuntamente, durante el uso real, la política de visión, lenguaje y acción de un robot y su orquestador. El sistema recopila datos de sus propios errores, actualiza la política y solo adopta la nueva versión cuando demuestra ser mejor en las tareas para las que se entrenó. En diez tareas simuladas de RoboLab, el éxito aumentó del 64,8% al 73,8%; en tres tareas del mundo real, pasó del 38,3% al 50,0%.

## Los hechos

- El éxito medio en tareas de simulación no vistas durante el entrenamiento aumentó del 64,8% al 73,8%
- El éxito en tareas del mundo real no vistas durante el entrenamiento aumentó del 38,3% al 50,0%

## Por qué importa

Permite que los robots de servicio mejoren mientras trabajan y reduce la necesidad de reprogramarlos manualmente con frecuencia.

## Fuentes y referencias

1. [Co-Evolving Robot Orchestrators and Policies through Deployment](https://arxiv.org/abs/2610.09228) – arXiv cs.RO, 2026-10-08

Última actualización: 2026-10-08