韓国の研究陣が少量の動作データだけでもロボットが精密作業を遂行できるようにする人工知能（AI）技術を開発した。作業状況に応じてロボットが動きの精密度を調整できることが特徴である。
パク・デヒョンKAIST電算学部教授の研究陣は多重精密度操作モデル「ディスポ（DiSPo）」を開発したと24日に明らかにした。この技術は使用者が要求する作業水準に合わせてロボットの動きを緻密に生成するよう設計された。
従来のロボットAIは、ねじを締めたり狭い隙間に部品をはめ込む作業を学習するために、短い時間間隔で記録した大規模な動作データを必要とした。精密な動きを学習するには多数のデモデータと収集時間が必要で、実際の産業現場に適用するうえで負担が大きかった。
研究陣はロボットが動きの変化を予測しながら多様な行動を学習できる構造を導入した。とくに作業の難度に応じて動作をより細かく分割したり、比較的粗く調整できるようにした。
そのために研究陣は時間に伴う変化を学習する状態空間モデル「マンバ（Mamba）」と多様な行動を生成する拡散モデルを結合した。その結果、ロボットは限定されたデータで学習した後でも、実作業では必要なだけ動きを細分化して精密に動作できる。
ディスポはシミュレーション環境で従来の最高性能モデルより最大81%高い作業成功率を示した。実際の協働ロボット実験でも半径2.5mmの狭い隙間に部品をはめ込んだり、スマートフォンの小さなシャッターボタンを押す作業を遂行した。成功率は従来の人工知能モデルより最大4倍高かった。
今回の技術は精密部品組立、ケーブル接続、精密加工、医療手術補助など高い正確度が必要な分野に活用できる。少ないデータでロボットを学習させられる点で、データ収集コストを抑え自動化の適用範囲を広げるのにも役立つ見通しである。
パク・デヒョン教授は「今回の研究はロボットが少ないデータだけでも精巧な動作を学習し、作業状況に応じて精密度を調整できることを示した事例だ」と述べ、「精密製造や医療など多様な現場で活用可能なロボット学習技術へ発展させていく」と語った。
研究結果は1日、オーストリア・ウィーンで開かれた国際ロボット・オートメーション学会（ICRA 2026）で発表された。
参考資料
arXiv（2026）、DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.14719