Zheng Sun氏らの研究チームは、ロボットが操作プログラムの弱点を見つけて修正できるシステム「ReSkill」を発表した。このフレームワークはタスクのグラフを作成し、失敗した手順を特定して、小規模なコード変更を提案する。変更はテストを経てから採用される。シミュレーション上のRoboDojoタスクでは平均成功率が30％から86.2％に上昇し、実環境の8種類のタスクでは80回の試行のうち62回に成功した。最終的なポリシーは自己改善エージェントを使わず、改良されたスキルだけで実行できる。
なぜ重要か
メーカーは開発中にロボット自身のコードを改善できるようになり、稼働時の追加オーバーヘッドなしで、より信頼性の高いピックアンドプレース作業を実現できる。
