DemoStartの自動カリキュラム生成メカニズムは、現在のタスクに対して非常に効果的ですが、より複雑な課題に適用するためにはいくつかの拡張が考えられます。まず、タスクの複雑さに応じて、デモンストレーションの収集方法を多様化することが重要です。例えば、異なる環境設定や物理パラメータを持つ複数のデモを収集することで、より多様な初期状態を生成し、カリキュラムの幅を広げることができます。また、タスクの進行に応じて、動的にカリキュラムの難易度を調整するアルゴリズムを導入することで、学習者が適切な挑戦を受けられるようにすることも可能です。さらに、複数のタスクを同時に学習するマルチタスク学習の枠組みを取り入れることで、異なるタスク間の知識を共有し、学習効率を向上させることができるでしょう。これらの拡張により、DemoStartはより複雑な課題にも適用可能となり、ロボットの操作能力をさらに向上させることが期待されます。