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大規模言語モデル動画生成ロボティクスIEEE Spectrum Robotics掲載日時: 2026年10月17日 4:00

動画からロボット制御、7連続成功

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動画からロボット制御、7連続成功

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    Google DeepMindの研究者がGemini 4 Argonにコーンホール動画を見せ、MuJoCoでApptronikのApollo 2が実世界で7連続シュートを決める制御を算出した。

  2. なぜ重要か

    Google DeepMindによれば、このテストはGemini 4 Argonが普通の動画を物理ロボットに必要な物理・制御計算へ変換できることを示す。

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背景と解説

Google DeepMindの内部テストは、今週のロボット関連の節目と並ぶ。NASAのPerseverance roverが2026年10月11日に地球外走行記録を樹立し、欧州宇宙機関はRosalind Franklin roverの地球での着陸機からの初移動をリハーサルした。共通するのは、整備された環境から非構造化環境へロボットを移す難しさだ。Perseveranceは火星表面をゆっくり走行し、DEEP RoboticsのM20Sは中国の哀牢山を航行し、ETH ZurichのWildOSは地図のない屋外地形を探索する。Google DeepMindの「パイプラインが手作業のモデリングを数週間から数時間に短縮する」という主張は、正確なシミュレーションを手作業で構築することがボトルネックだったソフトウェア側から同じ問題を指摘する。この1回の内部コーンホールテストが他のタスクや他のロボットに一般化するかは、この実証以外に結果が示されていないため、まだ不明だ。

よくある質問
コーンホールのテストでGemini 4 Argonは実際に何をしたのか?
人間がコーンホールをする動画を視聴し、MuJoCoで仮想シミュレーションを構築。ApptronikのApollo 2ヒューマノイドが実世界で7連続シュートを決めるのに必要な物理演算と全身制御を算出した。
ロボットのトレーニングにとってなぜ重要か?
Google DeepMindによれば、このVideo-to-Sim-to-Realパイプラインは手作業のモデリングを数週間から数時間に短縮し、普通の動画をフィジカルAIの無限のトレーニング環境に変える。
他にどのようなロボティクス関連のニュースやイベントが挙げられているか?
NASAのPerseverance roverが2026年10月11日に地球外走行距離記録を更新し、カレンダーにはCoRL 2026とHumanoids 2026が記載されている。
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