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本研究では，大規模データで学習したモデルをどう効率良く別のモデルに生かしていくかという点で研究を進めた．当初の予定では，ロボットの実機を対象としたタスクを想定していたが，コロナウィルスによる大学への入溝制限等により実機を用いて進めることが困難となった．そのため，それらを支える基礎的な技術の開発に取り組むこととなった．そのため，基礎的な技術の開発を行うこととなったが，それにより汎用的な手法の開発に繋がることになった．現在は大企業のみが大規模データによる学習を行えるが，それらを利用してそうでない人たちが自由に学習を行える環境を作ることができる未来に本研究は繋がっていくのではないかと考える．
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