クロスエンボディメントcross-embodiment

クロスエンボディメントは、ロボット学習において、アーム、車輪型、脚型など形や関節構成の異なるロボットに一つのモデルを共通して使ったり移したりすることを指す。複数のロボットのデータを一緒に学習し、新しいロボットへの適応に必要なデータを減らすことが目的である。

ソフトウェアのAIモデルは実行するコンピューターが違っても同じように動くが、ロボット制御モデルは体やセンサーが変わると機能しないことが多く、ロボットAIの主要な研究課題とされる。

この説明は、AIPOSTの記事と広く知られた事実をもとにまとめたものです。誤りがあれば訂正依頼でお知らせください。