AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署で「ロボットにもっと色んな仕事をさせたい」と言われて困っております。うちの現場は少量多品種で、毎回データを取り直す余裕がありません。こういうのに効く研究ってあるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見通しが立ちますよ。要点は三つだけです。データ収集を最小化して、映像生成で多様な作業を作り、疑似アクションで学習させる。それができる手法が最近注目されています。
投資対効果の話に直結するのが重要でして、具体的には「実地データをほとんど取らずに、現場で使えるロボットの振る舞いを増やせるか」が肝心です。それって要するに、現実の代わりになる映像データを使って学ばせるということですか？
その通りです！イメージとしては、映画のように多様な作業シーンを合成して、ロボットに「こんな時はこう動く」と疑似体験させる感じです。専門語で言えばVideo World Modelを使って合成動画を作り、そこから疑似アクションを取り出してロボットの視覚運動ポリシーを学ばせます。専門用語を使うと分かりにくいので、まずは三点を押さえましょう。1) 映像生成で多様な状況を作る、2) そこから行動ラベルを作る、3) それで学習すれば現場での汎化が向上する、です。
なるほど。ただ心配なのは、映像だけで本当にロボットが動けるようになるのかという点です。映像に写っている手の動きと実際のアクチュエータの動きがズレたら全く意味がないのではないですか。
良い疑問です！そこは二段構えで対応します。まず映像生成はターゲットのロボット体型に合わせて微調整（finetune）します。次に映像から擬似アクションを回復するために、Inverse-Dynamics Model (IDM) 逆運動学モデルやLatent Action Model (LAM) 潜在アクションモデルを使います。つまり映像と実機のずれを埋める工程を入れているのです。
つまり、映像で練習させてから、その映像から“こう動いたらこうなる”という情報を逆算して実際のモーター命令に変換する、ということですね。それなら現場実装のイメージが少し持てます。
その理解で合っていますよ。補足すると、研究では元のデータとして一種類のテレオペレーション（人が遠隔操作する記録）だけを用意すれば良く、そこから多数の合成動画と擬似アクションを作ることで、22種類もの新しい行動に拡張できた実績があります。要点を改めて三つに整理しますね。1) 最小限の実データで出発する、2) 映像生成で多様性を作る、3) 擬似アクションで学習させる、です。
分かりました。実務的に言うとコストのかかる現場データ収集を減らせるのが肝ですね。これって要するに、映像を使って“疑似的に訓練”して現場で使えるということですか？
そのとおりです！大丈夫、貴社のような少量多品種の現場ほど効果が出やすい可能性がありますよ。最後に一言だけ、田中専務、要点を自分の言葉で説明してみてください。そうすれば次の会議で使えるようになりますよ。
分かりました。では一言でまとめます。実地で大量にデータを集めずとも、ロボットに必要な動きを映画のような合成映像で作って学習させ、そこから動かすための命令を逆算すれば、現場に通用する新しい行動が短期間で増やせる、ということですね。
