ユニバーサル操作インターフェース（UMI）は、現場における人間のデモンストレーションのスキルを直接展開可能なロボット戦略に移行できるデータ収集と戦略学習のフレームワークです。UMIは、持ち運び可能な夾具と慎重に設計されたインターフェースを組み合わせることで、持ち運びやすく、低コストで情報量の多いデータ収集を実現し、困難な両手操作や動的な操作デモにも対応します。展開可能な戦略学習を促進するために、UMIは、推論時の遅延マッチングと相対的な軌跡動作表現を特徴とする、綿密に設計された戦略インターフェースを組み込んでいます。これにより、生成される学習戦略はハードウェアに依存せず、複数のロボットプラットフォームに展開できます。これらの機能を備えたUMIフレームワークは、各タスクのトレーニングデータを変えるだけで、動的で、両手で行う、精密で、長時間動作する汎化された動作を可能にし、ゼロショット調整で新しいロボット操作機能を解き放ちます。私たちは、様々な人間のデモンストレーションのみを用いてトレーニングされたUMI戦略が、新しい環境やオブジェクトに直面した場合でも、ゼロショット調整による汎化を実現したことを、包括的な現実環境実験で実証しました。