講演情報
[4B5-IND-5-07]Nexataが提供するフィジカルAIデータ基盤：4つの収集手法比較と8,000㎡収集工場の事例紹介
王 程晨 (Datatang株式会社)
Nexdataでは、フィジカルAIの研究開発を加速させるため、実機テレオペレーション・UMI汎用グリッパー・モーションキャプチャ・Egocentric動画などのデータ収集手法を駆使した高品質学習データの提供に取り組んでいます。本発表では、各手法の技術的特徴と適用範囲を開発者の視点で比較し、ロボットの「小脳（精密制御）」と「大脳（文脈判断）」の学習に有効なデータ要件を、自社構築したデータセットを事例に解説します。また、8,000㎡の収録施設における品質管理の取り組みと、実環境収録の知見を紹介します。