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ジェンガをマスターするロボットアーム、視覚・触覚AIで物理的対話タスクへ応用

MIT MCube Labが、視覚(RGBカメラ)と触覚(力覚リストカフ、ソフトグリッパー)を統合し、ジェンガを学習・プレイするロボットアーム(ABB IRB 120カスタマイズ)を開発。従来のモデルフリー強化学習とは異なり、階層的モデルでブロックの振る舞いをクラスタリングし、わずか300回の試行で効率的に学習します。

人間的な学習プロセス

ブロックを押すたびに触覚・視覚フィードバックを取得し、過去の類似クラスタと照合。ブロックが「引っかかっている」か「自由」かを判断し、倒れないよう最適な抽出動作をリアルタイム決定。チェスや囲碁より物理スキル(引く・押す・配置・整列)が必要なジェンガで、データ効率よく物理世界へのAI展開を実証しました。

産業応用への道

スマホ・ノートPC組立ライン等、視覚だけでなく力覚・触覚が重要な作業への応用が期待されます。リサイクル選別等、慎重な物理的相互作用を要するタスク全般に展開可能です。

参考文献: ScienceRobotics | doi:10.1126/scirobotics.aav3123 | MIT

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