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《日経Robotics》足りないロボット操作データ、オープンソースハードで裾野広げ増やす
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《日経Robotics》足りないロボット操作データ、オープンソースハードで裾野広げ増やす
ロボット向け機械学習を実用レベルに引き上げるためになくてはならないのが、ロボットの遠隔操作(teleo... ロボット向け機械学習を実用レベルに引き上げるためになくてはならないのが、ロボットの遠隔操作(teleoperation)データだ。人間がロボットを操作した「お手本動作」をできるだけ多様なタスクについて集めることが欠かせない。 こうした模倣学習において、ロボット操作データを草の根レベルで増やしていこうとする試みが登場した。操作データを収集するための「インフラ」を世界中に安価に提供することで、ロボットを操作してデータを公開できる人の人口・裾野をスケールさせようというものだ。米Stanford Universityがそのインフラとなるハードウエア「Mobile ALOHA」をこのほど公開した1-2)。