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Panasonic Holdings また、パナソニック・リサーチ・アンド・デベロップメント・カンパニー・オブ・アメリカは、指先の感覚にリアルタイムで反応し、移動しながらも壊れやすい物体を把持・操作できる、両手ロボット向けの操作AI「Tactile-Reactive Dexterous Manipulation（T-Rex）」を開発した。.
カリフォルニア大学バークレー校、Nvidia、スタンフォード大学、ローマ・サピエンツァ大学、ItalAIの科学者たちも、この論文の研究者らと共同研究を行った。T-Rexは、視覚と言語を融合させて動きや触覚フィードバックを生成し、圧力、接触、滑りの変化に応じてロボットの反応を調整する。.
カメラ画像のみに依存する従来のVLAモデルとは対照的に、T-Rexは制御の一環として触覚信号も利用している。VLAの視覚言語モジュールは約5Hzで動作するのに対し、触覚補正モジュールは約20Hzで動作するため、T-Rexはより迅速に反応でき、画像を再認識してしまうこともない。.
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学習データ 研究者らは、200点以上の日用品に対する両手ロボット操作と、22の単純な作業について、計100時間分のデータを記録し、学習に用いた。彼らは、視覚データ、ロボットの動き、力データ、指先の変形、音声指示など、7,700件以上のデータポイントを収集した。.
T-Rexは、ページをめくる、カードを渡す、電球のネジを外す、歯磨き粉を塗るといった12の日常的な作業に加え、ページの結露を取り除くことや卵を移すことについてもテストされた。 その成功率は65%であった（従来の最先端技術は35%だった）。比較のために言えば、タッチ入力なしの場合、成功率は42%だっただろう。.
本論文は、2026年11月9日から12日まで米国オースティンで開催される「ロボット学習会議」で発表される予定だ。この技術は、製造や物流の分野、特に壊れやすい物や、精密な力制御を必要とする繊細な作業に活用されることを目指している。.
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