Robbyant

アント・グループのRobbyant、触覚基盤モデルLingBot-Touchを公開　4種のロボット方策で成功率14〜26ポイント向上

3種類の指先センサーから集めた約5000時間のデータで学習したRobbyantの触覚エンコーダーが、実機の双腕タスク26種でπ0.5やLingBot-VLAなど4種の方策の平均成功率を引き上げた。生の触覚データをそのまま与えた場合の改善は半分程度にとどまり、悪化することもあった。