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カーネギーメロン大学、ロボット制御の脆弱性を予測する新手法「RoboART」を発表

カーネギーメロン大学の研究チームは、画像編集と異常検知を組み合わせてロボット制御モデルの性能低下を事前に予測する「RoboART」を公開した。実機試験を減らしつつ脆弱性を把握できる点が注目されている。ロボットが実環境で動作する際、照明条件や...
2025.08.19
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スタンフォード大学、ロボットがロボットを教える新フレームワークを発表

スタンフォード大学の研究チームは、ヒューマノイドロボットの実世界学習を効率化する新手法「Robot-Trains-Robot(RTR)」を発表した。ロボットアームが「教師」としてヒューマノイドを支援し、安全確保やリセット、報酬設計などを自動...
2025.08.19
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