杉山 幹太

ロボットがタオルをつかみ損ねる原因を突き止めるまで――実機ポリシーのメカニズム解析と、4役のAIを活用した自動化の試み

タオル把持での手前閉鎖と空運搬の持続機序を1万回超の推論で解明。さらに3つのAIモデル（4役）と人間の品質ゲートによる自動調査プロセスの全貌を公開します。

タオル畳みを、時給で測る

実機の双腕ロボットで advantage 条件付き学習（RECAP）を検証し、タオル畳みのサイクルタイムを4秒（5%以上）短縮、成功率は微改善。研究成果をロボット1台が1時間に生む利益で測る、MLチームの実験記録です。