ロボティクスの深層学習とデータ基盤づくり

ロボットが複雑な現実環境に対応するための深層学習、データ収集、事業運営について語ります。合成データの可能性や、物理世界をデータ化する難しさを具体例とともに取り上げます。

■ 学習データと世界モデル
- 従来型ロボティクスの汎化の課題、物理世界のデジタル化と合成データ
- 囲碁の自己対戦との比較を通じた、現実世界のシミュレーションの難しさ
■ 事業運営と拡大
- センサーの設計・製造、国際物流など、ハードウェア・ソフトウェア・運用の取り組み
- 多自由度の動作データを支える通信基盤、人材採用、事業拡大の方針

ロボティクスや機械学習に関心がある方に向けて、データづくりから事業基盤までの全体像を紹介します。視聴後は、関連する取り組みをデータ、技術、運用の観点から整理する手がかりが得られます。