活動中AI研究開発
フィジカルAIモデル開発（supported by aws japan）
クラウドGPUクラスターを活用し、VLAを中心とした比較的大規模なフィジカルAIモデル開発を実施します。
メンバー数: 各テーマ1〜3名
活動開始: 2026-05
プロジェクト詳細
クラウド上のGPUクラスターを用いて、比較的大規模なフィジカルAIモデル開発を実施します。VLAなどを対象に複数テーマを設定し、成果物は適切なライセンスのもと公開予定です。参画メンバーのクレジット表記も行います。
目的
学術的・実践的に価値のあるフィジカルAIモデルを、再現可能な形で開発し公開する。
テーマ提案について
KUPACメンバーからの実施テーマ提案も受け付けています。
実施テーマ
実施テーマ1: モーションリターゲット技術を用いた言語指示によるロボットの動作生成
KUPAC教員代表の八木先生から特許技術の提供と技術指導を受け、自然言語に基づいて人間らしい動作生成を行うモデル構築に取り組みます。主対象は人型ロボットで、良い成果が得られれば論文化も検討します。
実施テーマ2: VLAのOnline/Offline RL適用可能性の検証
RLinfを用いてシミュレータ上で高性能を発揮するVLA向けRL手法を構築し、最終的には実機適用を目指します。主対象は双椀マニピュレータロボットです。
実施テーマ3: 大規模GPUを用いたVLA訓練知見の蓄積と省パラメータ化検討
大規模GPU環境でVLA訓練を実施し、訓練方法、計算資源、学習安定性、シミュレーション性能評価に関する基礎知見を蓄積します。モデルサイズ、推論速度、メモリ使用量、タスク性能を比較し、省パラメータ化の基礎検討を行います。
募集メンバー・条件
AIロボット経験者はもちろん、これから本格的に取り組みたい方まで幅広く歓迎します。
募集人数
各テーマ 1〜3名
スケジュール
募集期間: 当分の間
実施期間: 2026/05/01-2026/08/31
必須要件
- -Pythonを用いた開発経験
歓迎要件
- -Pytorchなどの機械学習フレームワークを用いた開発経験
- -Linuxでの開発経験
- -チームでの開発経験
※リモートで作業していただけます。
特典
- -開発に係るGPUなどのコンピューティングリソースを提供します。
- -制作物は実績としてポートフォリオ掲載可能です。
- -規模がある成果については公開時にクレジット表記を行います。