01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
特定の機体、作業、環境ごとに別々のモデルを作るのではなく、多様なロボットの軌跡や映像、言語指示などをまとめて学習し、技能を別の機体や未経験の状況へ移すことを目指す。視覚と言語から環境や指示を解釈し、動作を生成する構成もある。一方、研究は初期段階であり、あらゆる機体や作業への対応が実証されたわけではない。
02 / IN PRACTICE
General-Purpose Robot Modelの活用例
たとえば、こんな場面で
複数種類のロボットによる操作データを共同学習させ、新しい機体で物体操作を試す用途が考えられる。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
評価対象の機体、作業、環境と、学習データに含まれない条件での技能移転結果を分けて確認する。
参考資料
Scaling up learning across many different robot types （新しいタブで開きます）GR00T N1: An Open Foundation Model for Generalist Humanoid Robots （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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