# RoboACE、LIBERO-PROでロボットの成功率向上を報告

> 研究者らは、ロボットの練習課題と実行手順の両方を見直すシステムを発表した。モデルを凍結したまま運用した場合、LIBERO-PROで成功率74％を達成した。

Oossa · 2026-11-11 · https://oossa.com/ja/roboace-reports-higher-robot-success-on-libero-pro

RoboACEを発表した研究者らは、ロボットエージェントが練習課題と実行手順の両方を見直して能力を高める方法を提案している。この枠組みは基盤モデルを凍結したまま、練習カリキュラムの更新と実行ハーネスの更新を交互に行う。

研究者らの評価では、モデルを凍結したまま運用した構成で、LIBERO-PROの成功率は74.0％に達した。これは初期構成を15ポイント、ビジョン・言語・行動コントローラーによる直接実行を13.5ポイント上回った。

## 事実

- RoboACEは論文番号2611.13034としてarXivで公開された。
- LIBERO-PROで報告された成功率は74.0％だった。

## なぜ重要か

基盤モデルを変更せずにロボットのスキルを向上させる方法を検討する研究者にとって、RoboACEは練習課題の選び方と実行手順の見直しによる成果を報告している。ただし、こうした効果が検証対象のLIBERO系タスク以外にも当てはまるかは、まだ分かっていない。

## 出典と参考資料

1. [RoboACE: Adversarial Co-Evolution for Robot Self-Improvement](https://arxiv.org/abs/2611.13034) – arXiv cs.RO, 2026-11-11

最終更新: 2026-11-11