AI利用による動作計画・動作制御の先進的な取り組みを紹介し、学習・進化する知能化システム（次世代産ロボ）による生産革新の姿を展望する。
コンタクトリッチタスクにおける機械学習の適用方法や、少ない試行回数で獲得できるモデルベース強化学習手法と柔軟物把持への有効性などを解説。
DeepMind社が発表したVLAモデル「RT-2」による行動・把持計画への適用を考察する。
プ│ロ│グ│ラ│ム│
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https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/3294
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■組立・研磨・搬送などコンタクトリッチタスクを可能にする
ロボット教示と動作生成のための機械学習方法
（講師：埼玉大学 辻 俊明 氏）
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■柔軟要素を持つロボットの部品組立作業学習
モデルベース強化学習による柔軟物ハンドリングの適用効果～
（講師：オムロンサイニックエックス 濱屋 政志 氏）
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■VLAモデル「RT-2」のロボットマニピュレーションへの適用と有効性
（講師：SooZooRobo-techno 滝沢 一博 氏）
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◇ 開催日：2023年 11月 30日（木）14:00～17:00（受付13:30）
◇ 会 場：東京ビッグサイト会議棟101会議室＆Web＆録画視聴
◇ 申し込みURL：https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/3294
配信元・問合先――――――――――――――――――――――――――――
今堀崇弘
日刊工業新聞社
t.imahori@media.nikkan.co.jp
0669463382