この研究では、L1-MBRLフレームワークがMBRLアルゴリズムに対してロバスト性を向上させることが示されました。このフレームワークは、学習した非線形モデルを制御アフィンな形式に変換し、L1適応制御を利用することで不確実性に対処します。そのため、他の制御最適化手法でも同様の効果が期待できます。例えば、強化学習以外の最適化手法や統計的手法なども同様にL1制御を組み込むことでシステムのロバスト性向上が可能です。