Unsupervised Domain Adaptation of Foundation Models for Real-World Robot Applications

研究課題

体系的番号	JPMJBY24B1
研究代表者	ウェストフェクテルトーマス東北大学, タフ・サイバーフィジカルAI研究センター, 特任助教
研究期間 (年度)	2025 – 2030 (予定)
概要	本研究では、基盤モデルと教師なしドメイン適応の相乗効果について、特に一般論的な基盤モデルから対象タスクのタスク固有知識を抽出することに焦点を当てて研究します。さらに、これらのアルゴリズムの実世界ロボットアプリケーションへの応用に向け、実世界環境がもたらす新たなドメインギャップの克服や、より実世界に近い新たなドメイン適応データセットの作成を取り込みます。