このアプローチは、閉ループグラスピッキングや柔軟なオブジェクトに対するオンライン学習において非常に有望です。擬似ラベリングを活用することで、未知の物体や新しい環境条件に適応しながら効果的なグラスピッキングを実現できます。特に、閉ループグラスピッキングではフィードバックが限られているため、SSL-ConvSACアプローチは未確認データを効率的に活用して学習進捗と全体的なパフォーマンスを向上させる可能性があります。将来的には、より高度で複雑なタスクや変動性のあるシナリオでもこの手法が適用されることが期待されます。