要進一步提高ILeSiA系統對未知風險的檢測能力，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集的多樣性：通過擴展訓練數據集，包含更多的場景和情況，特別是那些可能出現的未知風險。這可以通過模擬不同的環境變化、物體擺放和人類行為來實現，從而提高模型的泛化能力。
集成多模態感知：除了使用視覺數據，還可以整合其他感知數據，如觸覺、聲音或深度感測器數據。這樣可以提供更全面的環境信息，幫助系統更準確地識別潛在的風險。
自適應風險評估模型：開發一個自適應的風險評估模型，能夠根據環境的變化自動調整其風險檢測閾值。這可以通過持續學習和在線更新模型來實現，從而使系統能夠隨著時間的推移不斷改進其風險檢測能力。
強化學習技術：引入強化學習技術，使系統能夠在面對未知風險時進行自主探索和學習。通過獎勵機制，系統可以學會在不同情況下做出更安全的決策。
人類反饋機制：加強人類監督和反饋機制，讓操作人員能夠在系統運行過程中即時標記和糾正風險判斷。這不僅能提高系統的準確性，還能加速模型的學習過程。