TechCrunch 2023/8/9 06:40:47(JST)
ロボット学習において、適応性と学習能力を持つ技術の展開が近づいている。カーネギーメロン大学のVRB（Vision-Robotics Bridge）やGoogleのDeepMindのRT-2（Robotic Transformer 2）など、最近の研究では、YouTubeの動画などから学習し、環境の変化に対応できるシステムが開発されている。また、CMUとMeta AIの共同研究であるRoboAgentは、インターネットでの観察と遠隔操作による実践的な学習を組み合わせ、さまざまなタスクを学習できるようになっている。これにより、家庭や病院などの非構造化された環境でのロボットの有用性が向上する可能性がある。
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これらの研究は、一般的な目的を持つロボットの開発に向けた有望な取り組みであり、産業用ロボットのような繰り返し作業に特化した機械から脱却することを目指している。しかし、実際の利用や拡大は容易ではない。ロボット学習のアプローチはまだ初期段階であり、新たな多目的システムの展開に向けて興味深い時期を迎えている。
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これらの研究は、オープンソースのデータセットと汎用的なロボットハードウェアとの組み合わせにより、研究者や企業がロボットのデータとスキルを利用し、拡充することができる。これにより、一つの実世界のロボットエージェントが達成したことよりも多様なスキルを持つロボエージェントが実現され、未知のシナリオにも適用できる。
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引用元の記事：Human toddlers are inspiring new approaches to robot learning.