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この2週間で4000回以上畳みました。熱で苦しんだ時間帯があったので、全体の成功率は87%にとどまりましたが、追加学習など対策を施した結果、昨日今日のパフォーマンスは95%以上の成功率とのことです。最初よりスピードアップしているように見えます。
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Tetsuya Ogata / 尾形哲也
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Tetsuya Ogata / 尾形哲也
@tetsuyaogata1
早稲田大学教授 / AIST特定フェロー / NII客員教授 / AIロボット協会 (AIRoA) 理事長 / JST CREST「実環境知能システム」研究総括 / JST Moonshot目標3 総合研究PM
- ChatGPTの成功には、OpenAIが「大量データ学習のみによるロボティクス研究」の"難しさ"を認識し撤退した後で、言語基盤モデルの研究と活用に集中した、という背景があると思っています。
- Now, our paper is published in Science Robotics (2021 IF=23.748).#DeepLearning and manual training taught a #robot to open a door successfully more than 96% of the time, completing 15 rounds of back-and-forth in 30 minutes. @tetsuyaogata1 @Hitachi_Japan @hitachiglobal @waseda_univ @tetsuyaogata1 📎: fcld.ly/ymhff88
00:00 - 産総研でのロボット基盤モデルPJにおける成果です。 「双腕ロボットAIの開発を支援するデータセットを無償公開」 aist.go.jp/.../pr2025/pr2…
- 許可が出たのでUPします。 7月19日のムーンショット評価会でのライブデモ。 産総研との共同研究。強化学習です。 詳細は近く公開できる予定です。 --- This is a live demo from the Moonshot meeting on July 19th. It's a joint research project with AIST, focusing on reinforcement learning.
00:00 - お恥ずかしいことに全く知らなかったのですが、今年のCoRLは、Rejectされる内容として「Simulatorのみで動く強化学習手法」というのが明記されたのですね。 # 個人的にずっと主張し続けていたことですが、やっと本当のAIロボットの発展がはじまるのだと思います。 robot-learning.org/author-informa…
- 本日11/12のJAXAの特別公開で我々の深層予測学習を用いて頂いたデモが初公開になっています。動画はリアルタイム。 Today, 11/12, a demonstration using our deep predictive learning is being shown for the first time at JAXA's Open House.
00:00 - End to end, autonomous whole body motion generation. You can see this demo in “live”(not video) at ICRA2024.
00:00 - 学習を目指した遠隔操縦が一気に来てますね。自分のNextageのタオル畳みの時から考えていた方向性とはいえ、進み出すと早い。。。 全てをそのまま自律化できるかはわかりませんが、今年は大きな進展がありそう。Optimus folds a shirt
00:00 - これは認識系が主ですが、とてもいい研究だと思いました。 1. 仮想世界を"実環境に近づけるのではなく"、世界の"粗い"構造を学習させるのに用いている 2. 入力画像からsemantic画像やdepth画像を"生成"学習 3. （個人の好みですが）active light sensorではなく、ステレオ視を使っているExcited to present our work at #CoRL2021 this week. Our paper shows a promising approach to achieve sim2real transfer for perception. w/ @ToyotaResearch @berkeley_ai (1/7) sites.google.com/view/simnet-tr…
00:00 - 日本ロボット学会誌Vol.40, No.9として「予測に基づくロボットの動作学習」特集号が発刊されました。 深層予測学習を中心とした特集号で、私は展望を執筆させて頂きました。自分の研究において大変重要なマイルストーンになったと感じております。
- 産総研のロボット基盤モデル研究のアップデート。RoboManipBaselinesのVersion2です。最新の模倣学習（SARNN, ACT, DiffusionPolicy）をシミュレーションや実世界のロボットで再現検証できるソフトウェア "RoboManipBaselines" の Version 2 を公開しました！ 🚀 Project Page: isri-aist.github.io/RoboManipBasel… 📝 GitHub: github.com/isri-aist/Robo… 🤗 Hugging Face: huggingface.co/RoboManipBasel…
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