Transactions on Machine Learning Research (TMLR)に論文が採択

ロボット基盤モデルを身体性ギャップ(Embodiment Gap)の観点から比較分析する論文がTransactions on Machine Learning Research (TMLR)に採択されました。現在のロボット基盤モデル（LLM, VLM, WM, WAM, VLAなど）を表現の違いから３つのパターンに分類し、それぞれが実世界で機能するために必要な取り組みを提案をしています。

Yukiyasu Domae, Keisuke Shirai, Hanbit Oh, Ryoichi Nakajo, Tomohiro Motoda, Koshi Makihara, Masaki Murooka, Takuma Yagi, Yoshisaki Bando, and Ryo Hanai, “The Embodiment Gap in Robot Foundation Models”

https://openreview.net/pdf?id=D0XcH9Cso4

本件はJST CREST 実環境知能システム　身体が考えるロボット基盤モデル：MORAL　(JPMJCR2553)の成果であり、プロジェクトのスコープを示す論文です。さらに、FRONTia事業、AIRoA事業（JPNP25015）に関する基盤モデルへの取り組みアプローチの違いに関する分析が貢献に含まれています。

@article{
domae2026the,
title={The Embodiment Gap in Robot Foundation Models},
author={Yukiyasu Domae and Keisuke Shirai and Hanbit Oh and Ryoichi Nakajo and Tomohiro Motoda and Koshi Makihara and Masaki Murooka and Takuma Yagi and Yoshiaki Bando and Ryo Hanai},
journal={Transactions on Machine Learning Research},
issn={2835-8856},
year={2026},
url={https://openreview.net/forum?id=D0XcH9Cso4},
note={}
}