RRI・マニピュレーション委員会（委員長：大阪大学 原田教授）では、ロボット分野における世界的な第一人者をお招きし、講演会を開催しています。昨年10月には、中国・UBTECH Research 副総裁・副院長の龐 建新博士より、中国におけるヒューマノイドロボット開発の最前線をご紹介いただきました。
今回は、Physical AI・ロボティクスの第一人者である、UC Berkeley 教授／Ambi Robotics 共同創設者・Chief Scientist の Ken Goldberg 氏をお招きします。
本講演では、なぜ大規模言語・視覚モデルだけでは実世界で確実に動作するロボットは実現できないのか、そして実運用環境で収集されるロボットデータがどのように性能向上と産業導入を加速するのかについて、研究と実装の両面から解説していただきます。
ロボット知能、VLA、ロボットの社会実装に関心をお持ちの技術者の皆様にとって、多くの示唆が得られる講演だと思っております。ぜひご参加ください。
■日時：2026年 2月27日（金）10:15-12:00
Gordberg 氏講演(英語） 10:15-11:20 （講演50分＋質疑15分程度）
原田先生によるエッセンスの解説(日本語） 11:20-12:00
■形式：オンライン
■参加費：無料
■講師
Ken Goldberg（ケン・ゴールドバーグ）
カリフォルニア大学バークレー校 教授。ロボットマニピュレーション、把持・操作学習、クラウドロボティクス分野を長年牽引する世界的研究者。実環境で稼働するロボットからの大規模データ活用を基盤としたロボット知能研究を進めるとともに、Ambi Robotics 共同創設者・Chief Scientist として産業応用にも取り組んでいる。
【参加申し込み】
＊本講演会は大阪大学との共同開催です。
■講演概要
Good Old Fashioned Engineering Can Close the 100,000 Year “Data Gap” in Robotics
Ken Goldberg, UC Berkeley and Ambi Robotics
More info: https://bit.ly/Robot-Data-Gap
Large models based on internet-scale data can now pass the Turing Test
for intelligence. In this sense, data has “solved” language and many
analogously claim that data has solved speech recognition and computer
vision. Will data also solve robotics and automation, allowing
general-purpose humanoid robots to achieve human-level performance?
Using commonly accepted metrics for converting word and image tokens
into time, the amount of internet-scale data used to train
contemporary large vision language models (VLMs) is on the order of
100,000 years. I’ll review 3 ways researchers are pursuing to close
this gap, and a 4th approach, where data is collected as real robots
operate in real commercial environments — which requires
bootstrapping with AI and “good old-fashioned engineering” to create
robots with real return on investment that will be adopted by
industry. Such robots can create a “data flywheel” to increase
performance and enable new functionality, accelerating the timeline to
achieve reliable, general-purpose robots.
以上