株式会社commissure

Physical AI（身体性を持つ人工知能）において、模倣学習パイプラインには力触覚情報が無いものが多く、ロボットは接触状態を学習できない。さらに人が現場で操作データを収集する UMI（Universal Manipulation Interface）形式が、教示データを収集する新たな手段として立ち上がりつつあるが、既存の触覚センサは要自作・要ハード変更・高額であり導入障壁が高い。

結果、ロボット実行側に触覚を足しても、収集側に触覚データが限定的なため学習データ上の課題となっている。本事業では、収集（人手・UMI）と実行（ロボット）の双方に、同一の触覚レイヤを、導入工数ゼロで挿し込めるようにする。