ロボット学習は、自動化分野において急速に最も活発な分野の一つとなりました。それも当然のことです。ロボットのプログラミングには従来、高度な技術的ノウハウが必要とされてきましたが、プログラマーやロボット工学の専門家ではない人が、これらのシステムに意図した動作を教える、よりシンプルな方法があったらどうでしょうか？
模倣学習と強化学習は、現在最も人気のある2つの手法です。前者はロボットを制御してタスクの実行を学習させる手法であり、後者は数百万枚の画像を使ってシステムを学習させる手法です。
多くの研究者が、人間がタスクを完了する様子を観察することでシステムを効果的に学習させる、より直感的な方法を研究しています。カーネギーメロン大学のチームは、ビデオを視聴することでシステムを学習できるアルゴリズム「in-the-Wild Human Imitating Robot Learning（WHIRL）」を実証しています。
TCセッション：ロボティクス2022
デモでは、既製の移動型ロボットアームが、引き出しや家電製品の開閉、ゴミ出しなど、20以上の家事のやり方を学習します。
「模倣は学習の素晴らしい方法です」と、ロボティクス研究所の博士課程学生であるシカール・バール氏はリリースで述べています。「ロボットが人間を直接観察することで実際に学習することは、この分野における未解決の問題ですが、今回の研究はその能力の実現に向けた大きな一歩です。」
テッククランチイベント
サンフランシスコ | 2025年10月27日～29日
このような機能が家庭環境で特に便利になる可能性があることは容易に想像できる。ロボット工学者は、これらのシステムが将来、高齢の住宅所有者や運動障害を持つ人々を支援するために導入されると予想している。
WHIRLの場合、特別なアドオンは必要ありません。ロボットは特定のタスクを、たとえ完全に習得するまでに何度も試行錯誤するとしても、成功するまで試行するだけです。CMUが指摘しているように、WHIRLのアプローチは人間と必ずしも同一ではない可能性があります。システムは、自身のハードウェアの限界に基づいて、タスクを完了するための最適な方法を見つけようとします。
現在、システムはビデオを視聴することでトレーニングされており、チームは YouTube などのサービスのクリップも含めるように拡張することを検討しています。
トピック
ブライアン・ヒーターは、2025年初頭までTechCrunchのハードウェア編集者を務めていました。Engadget、PCMag、Laptop、そして編集長を務めたTech Timesなど、数々の大手テクノロジー系メディアで活躍してきました。Spin、Wired、Playboy、Entertainment Weekly、The Onion、Boing Boing、Publishers Weekly、The Daily Beastなど、様々なメディアに寄稿しています。Boing Boingのインタビューポッドキャスト「RiYL」のホストを務め、NPRのレギュラー寄稿者でもあります。クイーンズのアパートでは、ジュニパーという名のウサギと暮らしています。
バイオを見る
