QueSTで学習された潜在表現は、他のタスクや応用分野において非常に有用です。まず、スキルの再利用が可能です。QueSTは、行動を一連のスキルトークンとして表現するため、特定のタスクで学習したスキルを他のタスクに転用することができます。例えば、物体を持ち上げるタスクで学習した「到達」や「把持」のスキルは、別の物体を扱うタスクでも再利用できます。
次に、異なる環境への適応が挙げられます。QueSTの潜在表現は、環境に依存しない抽象化を行うため、異なるロボットプラットフォームやセンサー構成に対しても適応可能です。これにより、異なるロボットシステム間での知識の移転が容易になります。
さらに、マルチモーダルな応用にも展開可能です。QueSTで学習したスキルトークンは、視覚情報や言語情報と組み合わせることで、より複雑なタスクを実行するための基盤となります。例えば、自然言語による指示を受けて行動するロボットにおいて、QueSTの潜在表現を用いることで、言語に基づいた行動計画を立てることが可能になります。
このように、QueSTで学習された潜在表現は、ロボット学習の枠を超えて、さまざまな応用分野での活用が期待されます。