『基盤モデル時代のPhysical AI』
模倣学習や強化学習によりロボットの能力は向上してきたが、大規模学習に基づく基盤モデルの登場により、単一タスクを超えた汎用な行動生成が可能になりつつある。本講演ではVision-Language-Action Model、World Model、Behavior Foundation Modelなどの観点からこれを整理し、フィジカルAIの課題と今後の展望を議論する。
2022 年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了.博士(情報理工学).2022 年より東京大学大学院情報理工学系研究科情報システム工学研究室 (JSK) 特任助教.専門はロボティクス,バイオミメティクス,筋骨格ヒューマノイド,機械学習など.