연구진은 시각 정보만으로는 부족한 로봇 조작 작업의 촉각 정보를 통합하는 TacCoRL 프레임워크를 개발했어요. TacCoRL은 대규모 촉각 사전 훈련이나 실제 환경 탐색 없이 시뮬레이션 기반 강화 학습과 실-현 Co-training을 통해 VLA 정책을 개선해요. 개발된 정책은 4가지 접촉 기반 작업에서 평균 성공률 72.5%를 달성하며, 기존 방식 대비 50% 향상된 결과를 보여줬어요.