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『Physical AIの模倣学習を加速するアドオン型触覚統合プラットフォーム』がNEDO「NEP躍進コース3000」に採択
国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が実施する2026年度「ディープテック分野での人材発掘・起業家育成事業（NEP）」の「躍進コース3000」に採択されました。
本事業では、人が作業を実演してデータを集める機器（UMIデバイス）と、学習した動作を実行するロボットの双方に取り付けられる触覚モジュール、およびそのデータを学習に利用するソフトウェアを開発します。狙いは、人が機器を使って物を扱う際の圧力や接触状態を記録し、ロボットが作業を学ぶために利用できるようにすることです。
commissureは今回の研究開発を、UMIによる現場データの取得、ロボットの学習・実機検証、企業への導入支援につなげます。東京大学で培った触覚・身体情報学の知見を、人手不足や技能継承といった社会課題の解決に生かし、フィジカルAI領域での事業拡大に取り組みます。
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