# Robo‑COP aiuta i robot a migliorare mentre sono in servizio

> Il nuovo sistema Robo‑COP addestra insieme le politiche dei robot e i relativi orchestratori, portando il tasso di successo al 73,8% nelle simulazioni e al 50% nel mondo reale.

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

I ricercatori hanno presentato Robo‑COP, un metodo che perfeziona insieme, durante l’uso reale, la politica di visione-linguaggio-azione di un robot e il suo orchestratore. Il sistema raccoglie i dati sui propri errori, aggiorna la politica e adotta la nuova versione solo dopo aver dimostrato che funziona meglio nei compiti per cui è stata addestrata. Nei dieci compiti simulati di RoboLab, il tasso di successo è salito dal 64,8% al 73,8%; in tre compiti nel mondo reale è passato dal 38,3% al 50,0%.

## I fatti

- Il tasso medio di successo su compiti non usati per l’addestramento è salito dal 64,8% al 73,8% nelle simulazioni
- Il tasso di successo su compiti non usati per l’addestramento nel mondo reale è salito dal 38,3% al 50,0%

## Perché conta

Permette ai robot di servizio di migliorare mentre lavorano, riducendo la necessità di riprogrammarli manualmente di frequente.

## Fonti e riferimenti

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

Ultimo aggiornamento: 2026-10-08