高度な汎化性能を持つ身体性AI実現のための4D Sim-to-Real基盤技術の創出

• 研究課題/領域番号: 25K03177
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連; 小区分60030:統計科学関連; 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 宮西 大樹 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (10737521)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円); 2027年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2026年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円); 2025年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円)
• キーワード: 4Dシミュレーション / 視覚と言語 / Embodied AI / 基盤モデル

研究開始時の研究の概要

本研究課題では、Embodied AIが実世界で頑健に動作するための4D Sim-to-Real基盤の構築を目指す。これを実現するために、本研究では動的な3Dシーンを再構成できる4次元再構成手法と、申請者がこれまで取り組んできた3D視覚と言語の技術を融合することで、言語指示によって多様な4Dシーンの編集が可能な4Dシミュレーターを作成する。さらに、4Dシミュレーター内で学習したEmbodied AIを移動ロボットに実装し、実世界での言語指示ナビゲーション課題を通じて、4Dシミュレーションの有効性を検証する。