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マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者たちが、この分野に革命をもたらす画期的なロボット訓練法を開発した。Heterogeneous Pretrained Transformers（HPT）アプローチは、多様なデータソースを統合システムに結合し、適応性を向上させ、時間とコストを削減する。
主任研究者のLirui Wang氏は、この手法が、異なるドメイン、モダリティ、ハードウェアを効果的に組み合わせることで、ロボット工学におけるトレーニングデータの不足という課題に対処できると考えている。このシステムは、シミュレーションと実世界のシナリオの両方で、従来の方法を20％以上上回り、その可能性を示している。
研究チームは、HPTの能力をさらに向上させ、追加トレーニングなしでどんなロボットにも対応するユニバーサルなロボット頭脳を作ることを最終目標としている。
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