生成AIを応用し、接触の多いタスクのロボット学習を効率化する技術を開発：人工知能ニュース

パナソニックホールディングスは、ロボット制御向けのAI技術「Diffusion Contact Model」を開発した。生成AIを応用し、接触の多いタスクでロボットを制御するための学習を効率化、高精度化する。

[MONOist]

　パナソニックホールディングスは2024年10月2日、ロボット制御向けのAI（人工知能）技術「Diffusion Contact Model」を開発したと発表した。生成AIを応用し、接触の多いタスクでロボットを制御するための学習を効率化、高精度化する。

　従来のロボット制御では、接触時の動きや力を制御するパラメーターのチューニングが必要となる。特に人や物との接触を伴うタスクは、触れたときの動きや力が複雑であることからシミュレーションが困難で、実機を用いて何度も試行を繰り返し、教示していた。

　Diffusion Contact Modelは、ロボットが物体に触れたときの力を段階的にシミュレーションして高精度に予測できるため、制御パラメーターをシミュレーション環境（モデルベース）で効率的にチューニングできる。

ロボットの制御パラメーターの最適化における、従来法と提案法［クリックで拡大］ 出所：パナソニックホールディングス

　シミュレーション環境で実験したところ、従来の深層モデル（DNN）と比較して、Diffusion Contact Modelは高い精度で接触力を予測した。実機による拭き取りタスクの実証では、人の手でロボットに教え込む作業を含めて、全体で80分要していたタスクの学習を約25分に短縮できることを確認した。

　同技術の応用により、多くのタスクを自動化できるようになるため、労働力不足をはじめとする社会課題の解決に役立つことが期待される。

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