本研究では、ロボット操作における安全性と信頼性を確保するために、視覚だけでなく触覚センサーを取り入れることの重要性を論じています。触覚センサーの利用は、強化学習（RL）の中で一貫性が欠けていたため、自動監督学習（SSL）の手法を用いて触覚観測を効果的に活用することを目指しました。新たに導入されたスパースバイナリ接触信号が特に役立つことを実証し、ロボットが人間を超える巧緻性を示すことができました。また、SSLのメモリをオンポリシーメモリから切り離すことで、パフォーマンスが改善されることも発見しました。最後に、触覚ベースの操作に関する研究の標準化を図るために、ロボット触覚オリンピアード（RoTO）ベンチマークを発表しました。