# Robo‑COP, robotların görev başında kendini geliştirmesini sağlıyor

> Yeni Robo‑COP sistemi, robotların görev politikalarını ve bunları yöneten sistemleri birlikte eğitiyor. Simülasyondaki başarı oranını %73,8’e, gerçek dünyadakini ise %50’ye çıkarıyor.

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

Araştırmacılar, robotun görme-dil-eylem politikasının ve onu yöneten sistemin gerçek kullanım sırasında birlikte ince ayarlandığı Robo‑COP adlı yöntemi tanıttı. Sistem kendi hatalarından veri topluyor, politikayı güncelliyor ve yeni sürümü ancak eğitildiği görevlerde daha iyi sonuç verdiğini kanıtladıktan sonra kullanıma alıyor. Simüle edilmiş on RoboLab görevinde başarı oranı %64,8’den %73,8’e, gerçek dünyadaki üç görevde ise %38,3’ten %50,0’a yükseldi.

## Gerçekler

- Simülasyonda, eğitimde kullanılmayan görevlerdeki ortalama başarı oranı %64,8’den %73,8’e yükseldi
- Gerçek dünyada, eğitimde kullanılmayan görevlerdeki başarı oranı %38,3’ten %50,0’a yükseldi

## Neden önemli

Hizmet robotlarının iş başında gelişmesini sağlayarak sık sık elle yeniden programlanma ihtiyacını azaltıyor.

## Kaynaklar ve referanslar

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

Son güncelleme: 2026-10-08