arXivは2026年10月20日(現地時間)、大規模言語モデル (Large language model) と強化学習 (Reinforcement learning) を組み合わせた自律建設手法に関する研究論文を発表した。この研究では、モバイルクレーンの動作計画に強化学習アルゴリズムを導入し、建設タスクに応じた行動を自動で立案する。さらに、カスタマイズされた組み込みモデルで建設環境から情報を抽出し、大規模言語モデル「ChatGPT 5」が建設進捗の更新、安全情報の提供、報告書生成を行うシステムを構築した。
研究論文Large language model and reinforcement learning based autonomous construction and progress updatesは、イーフェイ・シャオ (Yifei Xiao) 氏、ホワシェン・リン (Huasheng Lin) 氏、T.Y. ヤン (T.Y. Yang) 氏によって執筆された。
近年、機械学習アルゴリズムの進展は建設業界での応用を促し、より知的で効率的な建築プロセスの実現に貢献している。特に、大規模言語モデルの台頭は、従来の建設からスマート建設への変革に新たな可能性をもたらしたという。この研究は、世界的な人口増加に伴い、従来の建設手法では現在の住宅需要を満たすことが徐々に困難になっている現状に対応する目的で提案された。
提案された手法では、強化されたソフトアクタークリティック強化学習アルゴリズム (enhanced soft actor-critic reinforcement learning algorithm) がモバイルクレーンの行動計画に用いられる。ロボットの運動学および制御アルゴリズムが、強化学習アルゴリズムによって生成された行動がクレーンによって実行可能であることを保証する。また、ユーザーの関心に基づいて建設環境から情報を抽出するために、専用の組み込みモデルが開発された。
大規模言語モデルであるChatGPT 5は、建設進捗の更新、制御システムへの安全情報の提供、および建設進捗レポートの生成に利用される。提案された手法の実現可能性は、いくつかの実規模の擁壁建設実験を通じて検証された。
参考: arXiv cs.AI (アーカイブ) — 2026年10月21日 13:00 (JST)
原文ハイライト"a large language model and reinforcement learning based autonomous construction method is proposed."