ในการตรวจสอบธรรมาภิบาล (Governance) ของหุ่นยนต์ AI การทำซ้ำของข้อมูลในระบบจำลองเป็นสิ่งสำคัญมาก แต่มักเกิดปัญหาเรื่อง 'สัญญาณรบกวน' จากการจำลองแรงทางฟิสิกส์ขณะหยิบจับสิ่งของ (Contact Dynamics) ซึ่งทำให้ผลลัพธ์ของ Log ในการตรวจสอบ (Audit Chain) ไม่ตรงกันในแต่ละรอบ
งานวิจัยนี้จึงเสนอรูปแบบ 'Sim-as-demo-stage' ซึ่งเป็นการระงับฟิสิกส์ของการสัมผัสในช่วงเวลาที่กำหนดไว้ (Handoff envelopes) และใช้เทคนิค Mocap-body แทน ผลการทดสอบพบว่าวิธีนี้ทำให้ Audit log มีความแม่นยำในระดับ Byte-equality ถึง 100% (เทียบกับแบบเดิมที่ได้เพียง 0.7%) ซึ่งช่วยให้การตรวจสอบนโยบายหรือสัญญาจ้างของหุ่นยนต์ AI ทำได้อย่างน่าเชื่อถือโดยไม่ต้องกังวลเรื่องความคลาดเคลื่อนทางฟิสิกส์
