PROTOCORE LABAI最新ニュース
01 / 07
NVIDIA RESEARCH / 2026.11
GR00T 2
人の実演を、ロボットへ移す。
導入前に測るべき「追加データ量」
WORLD ACTION MODEL / 世界行動モデル
未来の映像と、
ロボットの動作を同時に予測。
動く機体
並列グリッパー
器用なロボットハンド
人型ロボット
CASE / 化学実験の実機デモ
人の実演から、新しい作業へ。
HUMAN DEMO
人の実演
手袋＋頭部・手首カメラ
ROBOT
ロボット
化学実験の作業を実行
ロボット側のテレオペレーション実演なし
4
つの作業に成功
UNSEEN TASKS / ZERO-SHOT → FEW-SHOT
訓練中に見ていない50作業での成功率
5回の実演
1作業あたり
1作業あたり
3分未満の
ロボットデータ
ロボットデータ
30分の微調整
単一のRTX 5090
単一のRTX 5090
※NVIDIA公開ページでの報告値
HOW TO READ / 数字の読み方
95％は、
NVIDIAの評価条件での数字。
すべての作業や機体に当てはまる保証ではありません。
0実演なし
1実演1回
5実演5回
で比べ、失敗の種類と
人の介入時間の変化を見る。
人の介入時間の変化を見る。
BEFORE DEPLOYMENT / 導入前の小さな検証
失敗時に人が止められる作業を、一つ選ぶ。
01成功率
02完了時間
03停止回数
04実演の
収集時間
収集時間
05微調整後の
再現性
再現性
ゼロショットと少数実演の両方で、記録する。
※GR00T 2のコードは公開ページで12月提供予定。実機導入や本番運用が確定したニュースではありません。
PROTOCORE LAB
出典：NVIDIA Research「GR00T 2: Scaling Robot Foundation Models for Generalization, Dexterity, and Adaptation」