ロボットによる組み立て作業において、現場でのロボット動作生成を不要にする技術を開発しました。対象部品が部分的に持っている「機能」を利用することによって、人が教示したロボット動作を、類似部品に対して自動的に転移することができます。「把持機能を持つ部分」などを深層学習により認識し、その共通性をもとにして、お手本部品から対象物に対して動作パラメータを自動転移します。

なお、この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の委託業務（JPNP20006）の結果得られたものです。

筋肉は、歩く・椅子から立ち上がる・物を掴むなどの「動作」や競技力などの「パフォーマンス」を担うため、身体の中でも重要な器官です。健康で自立した生活を送ったり、高いパフォーマンスを保つためには、筋肉の状態を詳細に知る必要があります。我々の研究グループでは、超音波画像を用いて筋肉の「量」と「質」を定量化し、筋肉の評価を行っています。今回ご紹介する筋肉量や質の定量化方法は、高齢者の筋肉の状態を知ることだけでなく、怪我後のリハビリテーションやトレーニングなどの効果の評価への応用が期待できます。