スタンフォード大学の研究者らが、統合型遠隔操作に関するデータ収集のための低コストな統合型遠隔操作システム「Mobile ALOHA」を発表しました。Mobile ALOHAは、元のALOHAに車輪式のベースを追加することで移動能力を持たせた拡張版です。研究者らは、静止状態のALOHAデータセットを用いて模倣学習を行い、事前学習と共同学習によって移動操作タスクにおいて良好な性能を達成しました。この研究は、日常的に統合型遠隔操作を必要とするタスクに役立ちます。