開催主旨

　2020年代以降、AI技術の発展を背景に、ヒューマノイド（人型ロボット）などの研究開発が活発化しています。そして、2025年からは工場や物流現場での運用が試験的に始まっています。ヒューマノイドに代表される最近のロボット開発で重要な役割を果たしているのが、ロボット基盤モデル（VLA：Vision-Language-Action）モデルです。

　各種自動化の難所であった「非定型作業」や「マルチタスク学習」を打破する重要な技術として注目を集めています。従来のロボット制御は、特定のタスクごとに動作をプログラミングする手法が主流でした。しかし、大規模言語モデル（LLM）の推論能力と視覚情報を統合したVLAモデル、その最新進化形である「π0」などの登場により、自然言語による指示から複雑な物理操作を直接生成する「物理的知能」が現実のものとなりつつあります。

　本セミナーでは、ロボットおよびAIエンジニアを対象に、これら最先端モデルのアーキテクチャから実用化のカギとなる「高品質な動作データ」の収集方法までを解説します。

　π０に代表されるVLMモデルの現場導入では「学習データの不足」「コストと計算資源」「動作速度と信頼性」「環境変化への適応」などの課題があります。講師らの実践例を通じて、これらの課題への対応方法と考察を紹介します。

　講師らとの議論を通じて、VLAモデルを用いたロボット制御と動作データ収集のVLAモデル（π0等）を用いたロボット制御と動作データ収集にかかるコツと戦略を掴みましょう。

※本講座の参加登録は、外部サイト「Peatix」で受け付けています。