˗ˏˋ📺テレビOA情報ˎˊ˗ 宮崎マネージャーです💁‍♀️ 本日深夜0:58〜 TBS『#ふるさとの未来』放送です！# 今夜は株式会社Preferred Roboticsをご紹介します🤖 ︎今週もぜひご覧ください💡 #宮崎由加#

ロボット基盤モデルがシミュレーションでは高性能なのに、カメラの位置や照明が変わった途端に失敗する原因、実は「見た目のズル」だったかもしれません。 タイトル: Breaking the Vision-Action Shortcut: Latent Interface Training for Generalizable Robotics Foundation Models URL: 📝 概要 訓練分布内でたまたま行動と相関しているだけの無関係な視覚手がかりに頼ってしまう「視覚-行動ショートカット」を断ち切る学習手法「Latent Interface Training（LIT）」を提案しています。 ❗ 解決する課題 ロボット基盤モデルは分布内では強いのに、視覚的な分布シフト（カメラ視点・照明・センサノイズなど）が起きると性能が大きく落ち込む問題がありました。 ⚙️ 方法論 まず画像を使わずポーズ目標だけで行動部分を事前学習し、次に100個の潜在トークンを介して視覚情報を必ず経由させ、ポーズ再構成損失で監督する2段階構成になっています。 🤖 ユースケース π0.5・MolmoAct2・FAST-WAM・ImageWAMという4種類の異なるロボット基盤モデルすべてに適用でき、フレームワークを選ばない汎用的な手法です。 📊 実験結果 LIBERO-Plusの分布外評価で全モデルが3.87〜10.70ポイント改善。実世界のロボット操作でも照明変化時に+16.7ポイント、特定タスクでは+60ポイントという大きな改善を達成しています。 見た目に頼らず本質的な空間情報で判断させる発想が、実運用ロボットの信頼性向上に直結しそうです。 #ロボティクス# #VLA#

Y Combinatorの募集中アイデア⑩ 「物理世界のデータ」 コードも言語も画像も超人的。だが物理世界は。。。 いまだにAIではなく人間のために設計された遠隔センサーの、疎なデータで作業している。基盤モデルの改善とセンサーコストの急落で、高密度な収集がついに現実的に。Gecko Roboticsはロボットで到達困難な場所のデータを集め、Sorcerer（投資先！）は自律気象気球のデータを米政府の気象予報に供給している。 エネルギー、農業、物流、建設。世界最大の産業はどれも限られたデータと直感に依存している。データが増えれば精密にモデル化でき、モデル化できれば制御できる。ハリケーンの進路を変える。砂漠化を反転させる。

The Silicon Valley Post (@TheSVPost) によるY Combinator P26バッチのトップHardtechスタートアップ一覧が発表されました！ + Adialante - あらゆるクリニックに導入できるコンパクトな移動式全身MRI + @9Mothers - 米国政府向けAI搭載カウンタードローンシステム + General Aviation - すべての航空機・ドローン・ロケットに対応する衛星ベース航空管制 + Apollo Atomics - 平ボディトラックで輸送できる小型加圧水型原子炉 + Dispatch - 軌道上で製造した物資を地球に持ち帰る再突入機 + Lumius - 従来の数分の一のコストで使えるポータブル3D超音波 + synphony - カリフォルニア農家向けイチゴ収穫ロボットと農場ソフトウェア + Eden Robotics - 時間貸しの製造業向けセミヒューマノイドロボット 弊ファンドからは4社に投資実行しています✌️