Deepali Jain
収録論文 18本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- Gemini Robotics 1.5：高度な身体性推論・思考・動作転移で汎用ロボットの最前線を押し広げるVLA2025/10/1
異種ロボットデータから学ぶ動作転移機構と自然言語での多段階推論を組み合わせたVLAモデルと、身体性推論に特化したモデルを発表し、複雑な多段階タスクの実行と解釈性を向上させた。
- Gemini Robotics：AIを物理世界へVLA2025/3/1
Gemini 2.0を基盤に、ロボットを直接制御できる汎用VLAモデル「Gemini Robotics」と、空間・時間理解を強化した推論モデル「Gemini Robotics-ER」を提案した論文。
- RoPEを超えて：STRINGによる2D・3D位置エンコーディングの改善VLA2025/2/1
大規模言語モデルで広く使われるRotary Position Encodingsを統一的な理論枠組みで拡張し、任意次元のトークン座標に対して厳密な並進不変性を保ちつつ低計算コストで2D・3D位置エンコーディングを実現するSTRINGを提案。Vision Transformerに統合し、オープンボキャブラリ物体検出やロボティクス制御で性能向上を示した。
- 人間レベルの競技卓球を実現するロボットエージェントsim2real2024/8/1
階層型ポリシーとsim-to-real技術により、アマチュア人間レベルの競技卓球を実現したロボットを開発し、人間との試合で45%の勝率を達成した。
- 高密度視覚粒子ダイナミクスによる実世界のモデリングsim2real2024/6/1
10万粒子以上の潜在点群を処理する学習型ワールドモデルHD-VPDを提案し、双腕ロボットのダイナミクスを高精度かつ高速に予測できることを示した。
- 二本腕の身体性AI：ゼロショット学習、安全性、モジュール性マニピュレーション2024/4/1
自然言語指示に基づき二本腕ロボットが協調して長期的タスクをゼロショットで実行するモジュール型身体性AIシステムを提案。安全性とモジュール性を重視し、実世界データなしで動作する。
- SARA-RT: 自己適応型ロバストアテンションによるロボティクストランスフォーマーのスケーリングVLA2023/12/1
ロボット搭載向けに、事前学習済みまたは微調整済みのトランスフォーマーポリシーを線形アテンションに変換する「アップトレーニング」を提案し、RT-2や点群トランスフォーマーを高速化した。
- ロボット卓球：高速学習システムのケーススタディsim2real2023/9/1
人間と数百回のラリーができる卓球ロボットの学習システムを詳細に解説し、遅延対策や分布シフト、知覚の堅牢性、行動空間の選択などを実験的に検証した。
- 全身MPCとブラックボックス方策学習による俊敏なキャッチングマニピュレーション2023/6/1
高速で投げられた物体を視覚と固有感覚のみで受け止めるタスクに対し、モデル予測制御と強化学習の2手法を実機で比較し、性能トレードオフを分析した。
- Barkour：四足ロボットの動物レベル敏捷性を測るベンチマーク歩行2023/5/1
犬のアジリティ競技に着想を得た障害物コース「Barkour」を提案し、強化学習とTransformerベースの汎用歩行ポリシーで犬の半分の速度で完走できることを示した。
- i-Sim2Real：人間とロボットの密接なインタラクションループにおける強化学習sim2real2022/7/1
人間との協調行動をシミュレーションで学習するため、人間モデルとロボット方策を交互に実世界で更新する反復的なsim-to-real手法を提案し、卓球での協調ラリーに適用した。
- 効率的注意機構で視覚強化学習を高解像度化する視覚強化学習2021/2/1
効率的な注意アルゴリズムを強化学習に導入し、注意ボトルネック型の視覚エージェントを高解像度入力や小さなパッチ（画素単位）までスケール可能にし、汎化性能を向上させた。
- ES-ENAS：大規模ハイブリッド探索空間のための効率的進化最適化進化最適化2021/1/1
組合せパラメータと連続パラメータが混在する大規模ブラックボックス最適化に対し、進化戦略と組合せ最適化をスーパーネット的に統合したES-ENASを提案し、サンプル効率とRLベンチマークでのアーキテクチャ探索性能を示した。
- 報酬マシンによる視覚ベースロボティクスの計画と制御の分離VLA2020/12/1
深層Q学習エージェントに報酬マシンを組み合わせ、視覚ベースのロボット把持・配置タスクの学習を高速化し、方策品質を改善した研究。
- メンターと共に学ぶ俊敏な歩行スキル歩行2020/11/1
メンターがチェックポイントを配置してロボットの重心移動を導く多段階強化学習により、四足ロボットがギャップや障害物を俊敏に走り越える行動を獲得できることを示した論文。
- ピクセルから脚へ：四足歩行の階層的学習歩行2020/11/1
階層強化学習により、四足ロボットがカメラ画像から障害物を避けつつ歩行・経路計画を同時に学習できることを示した論文。
- 彩色ネットワークによる強化学習のためのコンパクトアーキテクチャ探索強化学習/アーキテクチャ探索2019/7/1
ENASと進化戦略を組み合わせ、エッジの彩色（同重みクラス分割）を探索空間として強化学習ポリシーを極限まで軽量化する手法を提案。17パラメータでも良好な報酬を維持し、従来比6倍の圧縮を実現した。
- 四足歩行のための階層型強化学習歩行2019/5/1
高レベル方策が潜在空間で指令と実行時間を決め、低レベル方策が機体センサのみで関節を制御する階層型学習を提案し、実機四足ロボットの経路追従で有効性を示した。
