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技術ブログ

フィジカル AI・ロボティクス・学習系技術に関する記事を、連携先ブログから収集して掲載しています。

teddy（note）2026年9月2日

NuRecが拓くフィジカルAI訓練のパラダイムシフト

現在の VLA における模倣学習では、実機に加えてシミュレータを活用することで、学習コストを大きく下げられます。ただし、その前提として、ロボットが取り扱う物体やテーブルなどの関連物を、シミュレータ上に再現しておく必要があります。物体単位の資産化については、関連記事「Pic2Grasp — 写真から把持可能なシミュレータ…

teddy（note）2026年8月26日

Pic2Grasp — 写真から把持可能なシミュレータ資産へ

現在の VLA における模倣学習では、実機に加えてシミュレータを活用することで、学習コストを大きく下げられます。ただし、その前提として、ロボットが取り扱う物体やテーブルなどの関連物を、シミュレータ上に再現しておく必要があります。そこで今回、再現したい物体の写真を 4〜5 枚程度撮影するだけで、MuJoCo や Isa…

teddy（note）2026年7月31日

HumanCLAW：視覚言語モデルは物理的な身体を操れるか？

フィジカルAIは特にマニュピレーション領域に置いて、まだまだ研究段階で、社会実装には時間がかかると言われています。実際にこれを更に分解すると、接触リッチタスクになるほど顕著に失敗率が増えていきます。今回ご紹介する論文は、その根本原因が見えてきたように感じたため、取り上げたいと思いました。続きをみる

teddy（note）2026年7月29日

ロボット基盤モデル開発における法的整理とその戦略

ロボット基盤モデルの議論は、どうしてもアーキテクチャやデータ規模、成功率に目が向きがちです。しかし実際に事業として回そうとすると、「誰が何を持ち、何を売れるのか」という権利設計が最初の難所になります。エンジニアとして参加したプロジェクトでも、生成された「ポリシー」の扱いを曖昧にしたまま進めると、事業そのものが止まりかね…

teddy（note）2026年7月29日

GEN-1モデルにおける身体受容メカニズムと物理的知能の創発

現在、ロボット向けのポリシー開発を専業とする企業では、Physical Intelligence（PI）と Generalist AI の 2 社がトップを走っています。PI 社は論文を発表し、その仕組みがまとまって公開されています。一方、Generalist AI 社の技術情報は公開されているものの、自社ブログや各種…

teddy（note）2026年7月20日

CHORDフレームワーク：3DGSと強化学習による動作生成プロセス

人間の手元動画から、多指ハンドやヒューマノイドへ「巧みな操作」を移したい——というニーズは、フィジカルAIの現場で急速に大きくなっています。これまで「巧みな操作」を実現するには、VLA やワールドモデルを利用した制御ポリシーを用いてきました。しかし今回、NVIDIA の研究チームが発表した CHORD は、強化学習を利…

teddy（note）2026年7月14日

VLAデータ収集のエンジニアリングアプローチ — タスク定義から3段階検証まで

VLA（Vision-Language-Action）の性能は、モデル選定や学習フェーズ設計だけでは決まりません。デモデータの「集め方」と「残し方」、そしてデプロイ前の検証手順が、そのまま成功率と再現性に効いてきます。本記事は、筆者の現場経験に基づき、タスク定義から 3 段階検証までのデータエンジニアリングを一気通貫で…

teddy（note）2026年7月7日

Large Behavior Models（LBM）とは何か — フィジカルAIの次の基盤モデル

筆者が本記事を書き始めたきっかけは、 Russ Tedrake 氏のインタビュー動画です。同氏の話を聞いて、今後 LBM への注目がどんどん高まっていくと考えました。同氏は MIT の研究者で、LBM（Large Behavior Models）を軸にしたステルス AI スタートアップを 2026 年に発表する見込み…

teddy（note）2026年7月6日

G1 Motion Editor — reference motion のプレビュー・修正ツール

動画から G1 向け reference motion を作るパイプラインでは、GVHMR → GMR のあとに品質確認と手修正が必要です。本記事では、その工程を担うブラウザツール Motion Editor を紹介します。技術解説は note で公開しています。Aezith（イージス）の会社情報・事業内容・お問い合…

teddy（note）2026年7月6日

爆ジェンサポート — note 記事向けグラフ・表作成ツールの紹介

爆ジェン爆ジェンサポート — 生成AIでの資料作成を、ブラウザからサポートする無料ツール集です。 www.bakugen.com 2026 年 7 月、Aezith（イージス）は、自社の note 執筆向けに開発した資料作成支援ツール「爆ジェンサポート」を、一旦無償公開として提供を開始しました。本記事では、その機能と…

teddy（note）2026年7月1日

VLAモデルのデータスケーリング則と創発メカニズム

データ収集方式の選定（別記事で整理）に続き、VLA 基盤モデルをどの順序・規模で学習させるかが、現場の投資判断と直結します。本記事は、VLAのデータスケーリング則と創発を実現するための、VLAの学習方法について説明します。 VLA（Vision-Language-Action）を特化型ポリシーからジェネラリストへ進化さ…

teddy（note）2026年6月30日

VLAのデータはどう集めるか — 実機・手持ち・エゴセントリック方式の選定ガイド

2026 年 6 月、ARoA にて YUBI が発表され、国内でもデータ収集デバイスが登場し始めました。実機テレオペに加えて手持ちグリッパなどの選択肢が現場に入ってきたタイミングで、データ収集方式ごとの利用方法を整理する必要があると考え、本記事をまとめました。 VLA（Vision-Language-Action）モ…

teddy（note）2026年6月27日

「動画から G1 に踊らせる」　　　— 人体モーション推定から Mimic PPO まで

人体動画から Unitree G1 のモーション追従ポリシーを作るパイプラインを試した記録です。完成報告ではなく、現時点の到達点と、これから必要な技術的な積み上げを整理します。続きをみる

teddy（note）2026年6月18日

「凸凹の床も歩ける」— ヒューマノイド G1 の不整地歩行を、シミュレータで検証した

今回の記事は、起伏地形を走行する G1 のポリシー生成に関する技術解説となります。続きをみる

teddy（note）2026年6月15日

双腕ロボットX組み立て作業ケーススタディ（後編：プロジェクト管理編）

前編（VLAポリシー選定）に続き、同一案件の後編です。前編でコンサルタントが提示した VLA 選定結果（OpenPi π0.5）とシステム構成案を前提に、プロジェクト管理担当がプロジェクト計画書を作成しました。本記事では、その計画書のうち実行スケジュールのみを説明します。第1章では前編の成果物を「提示条件」として整…

teddy（note）2026年6月11日

双腕ロボットX組み立て作業ケーススタディ（前編：VLAポリシー選定）

「フィジカルAI」という言葉が、毎日のようにニュースに登場し、また株の世界でも「フィジカルAI銘柄」もごく当たり前のように利用されています。一方、このフィジカルAIとは何かについての概要説明はみられるものの、様々な観点で情報が少ないと感じていました。今回はコンサルタント視点で技術方針に焦点を当て解説していきたいと思い…

teddy（note）2026年6月9日

【模倣学習の最前線】Behavior Cloningの限界を突破する「Diffusion Policy」の実装と可能性

「フィジカルAI」という言葉が、毎日のようにニュースに登場し、また株の世界でも「フィジカルAI銘柄」もごく当たり前のように利用されています。一方、このフィジカルAIとは何かについての概要説明はみられるものの、その仕組みについて解説しているサイトが少ないと思いました。このサイトではフィジカルAIの技術面に焦点を当てて解…

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