यह शोधपत्र इस बात पर प्रकाश डालता है कि आधुनिक सुदृढीकरण अधिगम (RL) प्रणालियाँ मानवीय समस्या-समाधान क्षमताओं से तो आगे निकल जाती हैं, लेकिन उन्हें वास्तविक दुनिया की समस्याओं पर लागू करना मुश्किल होता है जहाँ नए डेटा का सस्ते में अनुकरण नहीं किया जा सकता। वास्तविक दुनिया के डेटा पर प्रशिक्षित सिमुलेटर अनुमानित होते हैं और प्रशिक्षण वितरण से बाहर के प्रश्न पूछे जाने पर गंभीर त्रुटियाँ कर सकते हैं। इसलिए, प्रशिक्षण और वास्तविक दुनिया के वातावरण के बीच एक बेमेल होना अपरिहार्य है, और इस बेमेल को हल करना शून्य-शॉट सुदृढीकरण अधिगम (ZRL) के लिए एक प्रमुख चुनौती है। यह शोधपत्र तर्क देता है कि वास्तविक दुनिया की स्थितियों में ZRL को लागू करने के लिए तीन बाधाओं को दूर करना आवश्यक है: डेटा गुणवत्ता, अवलोकनीयता और डेटा उपलब्धता। हम एक नई कार्यप्रणाली प्रस्तावित करते हैं जो इन बाधाओं को दूर करती है। प्रायोगिक अध्ययन मौजूदा विधियों की सीमाओं को उजागर करते हैं और प्रस्तावित विधि की प्रभावशीलता को प्रमाणित करते हैं।
