- 研究番号：25P05
- 研究分野：technology
- 研究種別：プロジェクト研究
- 研究期間：2025年04月〜2028年03月
代表研究者
尾形 哲也 教授
OGATA Tetsuya Professor
基幹理工学部 表現工学科
Department of Intermedia Art and Science
URL：https://ogata-lab.jp/ja/member_ja/ogata_ja.html
研究概要
2024年度になって、Google, Tesla, NVIDIA, OpenAIなどの米国の大企業が、”模倣学習”を利用したロボット開発競争を進めている。ここで重要となるのが、大規模言語モデルで利用されてきた手法である”基盤モデル”の利用である。ロボットの場合は、多様な動作データを大量に集め学習の基盤とするアプローチであり国際的な競争が続いている。これらの技術は、衣類などのハンドリング、複雑な食材を扱った調理などが実現されることが示されており、今後のロボットの利用場面を急激に拡大させていくと期待されている。しかし現状の基盤モデルでは、実世界で大量の人間の操縦データを収集する必要がある。またロボット動作時（推論時）に利用されるモデルも、大きなメモリを必要とし、エッジPCでの駆動には不向きである。本研究では、我々がこれまでに進めてきた、認知発達ロボティクスと深層学習の融合の視点から、より少ないデータと少ないメモリによって、同等以上の動作知能を実現するモデルについて研究開発を進めることを目的とする。その上で多くの企業との連携をこれまで以上に進め、社会実装を実現する。
