Pesquisadores apresentaram o Robo‑COP, um método que ajusta em conjunto, durante o uso real, a política de visão, linguagem e ação de um robô e seu orquestrador. O sistema coleta dados sobre os próprios erros, atualiza a política e só adota a nova versão depois que ela demonstra desempenho melhor nas tarefas para as quais foi treinada. Em dez tarefas simuladas do RoboLab, o índice de sucesso subiu de 64,8% para 73,8%; em três tarefas no mundo real, passou de 38,3% para 50,0%.
Por que importa
Isso permite que robôs de serviço melhorem durante o trabalho e reduz a necessidade de reprogramá-los manualmente com frequência.
