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産業・一般AI（人工知能）・ロボット開発の豆蔵（東京都新宿区）は28日、AWSジャパン（港区）の「フィジカルAI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」に参画し、ヒューマノイドロボットの産業実装に向けた研究開発成果を発表した。板金部品のピッキング、搬送、整列までの一連の作業を実機で実現した。
検証では、視覚・言語・動作を統合するVLA（Vision-Language-Action）モデルにNVIDIA Isaac GR00T 1.7を採用。遠隔操作で収集した359エピソードの作業データをAWSの計算資源で追加学習し、従来の力制御やルールベース制御と組み合わせた。検証環境では上下整列85％、左右整列80％の成功率を確認した。
▲上半身制御のVLAモデルによる知能化（クリックで拡大、出所：豆蔵）
下半身については深層強化学習でしゃがみや前傾動作の運動ポリシーを構築。上半身のVLAモデルと統合し、床に落ちた板金部品を拾い、搬送して整列する全身動作を実現した。
豆蔵は今回得た知見を基に、製造・物流現場を対象として、AIと従来のロボット制御技術を組み合わせたフィジカルAIアプリケーションの開発・導入支援を強化する。
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