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継続的方策蒸留によるソフトロボットのハンド内操作制御

（Continual Policy Distillation of Reinforcement Learning-based Controllers for Soft Robotic In-Hand Manipulation）

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田中専務

拓海先生、最近若手から『継続学習でロボットの操作を一つのコントローラにまとめる研究』が話題だと聞きました。うちの工場でも少品種多量の部品を扱っていますが、これって現場で役に立つ技術なんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、基本から噛み砕いて説明しますよ。要点は三つです。まず多様な物体に対応する汎用コントローラを作ること、次に新しい物体を学習しても既存の知識を忘れないこと、最後に実機で使える計算負荷で運用できることです。これなら現場で直接役立てられるんですよ。

田中専務

なるほど。で、具体的にはどう運用するんでしょう。新しい部品が出るたびに現場で長時間学習させるのは現実的ではありません。

AIメンター拓海

良い指摘です。ここで使う考え方が

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
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