AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から「形態（モーフォロジー）を考慮した学習が重要です」と言われたのですが、正直何をどうすればよいのか見当がつきません。要するにどこが新しいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追って噛み砕いて説明しますよ。今日はロボットの『形』が違うときに、どうやって一つの学習モデルでうまく扱うかを分かりやすく説明できますよ。
ロボットごとに形が違うというのは、我々の工場で言えば機械の機種が違う、というイメージでよろしいですか。それなら共通化の価値はわかりますが、具体的に何を変えると良いのですか。
その通りです。ここでの肝は二つの工夫です。一つはハイパーネットワーク（hypernetwork、HN）で形態情報から動かし方のパラメータを作ること、二つ目は注意（attention）構造を形態に合わせて固定的に変調することです。要点を3つにまとめると、柔軟なパラメータ生成、構造に基づく注意、そしてこれらの組合せで汎化が改善する、です。
なるほど、ではHNは各機種専用の調整係ということですね。それをやると学習が安定しなくなる懸念はありませんか。
良い質問です。設計上はハイパーネットワークの初期化と学習安定化が重要であり、研究でも工夫を入れて安定化しているのです。要するにHNは万能のレシピを持たせるのではなく、形に応じて「味付け」を自動で変えるシェフのような役割を果たす、と考えると分かりやすいですよ。
これって要するにロボットの形に応じて操作方針を自動で作り分けるということ？それなら現場ごとに個別開発する手間が減るのではないかと期待できますが。
その期待は正しいです。さらに固定注意（fixed attention）という工夫で、どの肢（リンク）が他を参照すべきかを形で定めてあげるので、学習が効率的になります。要点は三つ、形態条件によるパラメータ生成、形態条件による注意の固定、そしてこれらの併用がゼロショットで未知の形態にも効く点です。
投資対効果の観点で言うと、我々のラインに導入する場合は学習コストと現場評価のコストを抑えたいのですが、実運用での見通しはどうでしょうか。
現実的な視点も素晴らしいです。実装は段階的に行い、まずは既存の複数機種に対して共通モデルを学習して性能と学習時間を比較するのが良いです。私ならまず小さなモデルで試作し、学習安定性とゼロショット性能を確認した上で段階的拡張を提案します。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。ではまずは小さめのラインで試して、うまく行きそうなら横展開という流れで考えます。要点は私の言葉で整理しますと、形に応じてパラメータを変える仕組みと、形で注目すべき関係を固定する仕組みを組み合わせることで、複数機種で共通の学習モデルを使えるということ、ですね。
