ADEPT、高自由度ロボットの器用さを強化学習で加速
arXivは2026年8月19日(現地時間)、強化学習フレームワーク「ADEPT (Accelerating Dexterity via Pre-Training and Post-Training using Reinforcement Learning)」に関する研究論文を公開した。これは、高自由度 (DoF) ロボットが長期間のタスクを、視覚と触覚の生データから直接解決するため、シミュレーションから実世界へ転送可能な器用さの学習を目指すもの。ADEPTは汎用的な物体再配置タスクで器用なポリシーを事前学習し、これを下流タスクの事後学習に活用する。