Force-aware robot foundation model pretrained on 2,000 hours of human tactile-glove data上級
人の手の力データでロボットハンドを鍛える基盤モデル「FACT」
フェイフェイ・リー氏やジアジュン・ウー氏らスタンフォード大学主導のプレプリントで、力を測る手袋を着けた人の実演データが大量にあれば、作業ごとのロボット実演10件だけでロボットハンドがピペット操作や試験管のふた開けをこなせることを示した。実機10作業でPhysical Intelligenceのpi-0.5や触覚方策T-Rexを上回り、差が60ポイントに達した作業もある。