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産業・一般リコーは8月31日、人やロボットの作業動画から、機構や身体構成に依存しない行動表現を学習するフィジカルAI技術を開発したと発表した。「物を持つ」「前進する」「対象を移動させる」といった動作を共通化し、異なる種類のロボットへの適用を目指す。
新技術は、動画内の変化から明示されていない動作を学ぶLAM（潜在行動モデル）を活用する。人の作業動画も学習データとして使えるため、ヒューマノイドやアーム、ハンドなど、ロボットごとに実機データを集め直す負担の軽減につながる。学習した行動表現を画像と言語を扱うVLMの学習に利用し、視覚情報と言語指示から具体的な動作を生成するVLAモデルを構築した。
部品のピック・アンド・プレースを題材に、3種類のシミュレーション環境で有効性を確認し、実機環境でも駆動を確認した。開発にはAWSジャパンの支援プログラムを活用し、Amazon EC2やAmazon S3でデータ処理とモデル学習の環境を構築した。
今後は実環境で検証し、オフィス、工場、物流、保守などの作業への適用可能性を評価する。
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