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IEEE Robotics and Automation Practice(RA-P)に論文採択
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講演のお知らせ(FJAIRobot, ViEW2026)
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IROS 2026 にて Workshop「Industrial Applications of Robot Learning」を開催
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ムーンショットプロジェクトに参加
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メディア出演(フィジカルAI解説)のお知らせ
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IEEE Transactions on Automation Science and Engineering に論文が採択
論文
IEEE Robotics and Automation Practice(RA-P)に論文採択
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国内会議(RSJ2026)で9件(口頭5件・共著4件)の発表
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身体と知能の関係を
解き明かす
わたしたち実体知能研究チームは、現実世界で動き、学び、協調する知能を探求しています。
実世界の物理知識を有し、環境との相互作用から学び続ける知能の実現のため、
深層学習、ロボティクス、シミュレーション、人間理解に関する多角的な研究を進めています。
人と協調し、自然に振る舞うAI・ロボットの基盤技術を社会に還元します。

RESEARCH
現実世界で動き、学び、協調する知能のための研究をしています。
01
物理AIのための学習技術
- Dexterousタスク学習のための模倣学習、強化学習
- 学習のスケール化
- 人作業、人協働データの活用
02
データ収集技術
- シミュレーションによる経験拡張
- 実データからのhigh-fidelityな環境構築
- 身体性を有するデータ収集のためのデバイス、システム設計
03
モデル評価技術
- 物理AI評価のためのベンチマーク設計
- 産業応用に向けた評価基準設計
- プラットフォーム開発
MEMBER
実体知能研究チームの研究活動を担うメンバーをご紹介いたします。
