急速に進化するAIとロボティクスの世界で、@VaderResearch が昨日投稿したスレッドが、特に $VADER のようなAIテーマのミームトークンに関心のある暗号コミュニティの注目を集めています。スレッドはNYUとUC BerkeleyによるEgoZeroと呼ばれる画期的な研究を掘り下げています。この革新は、スマートグラスで撮影された「一人称視点（egocentric）」の動画を使って日常タスクをロボットに学習させるもので、複雑なプログラミングを大量に必要とせずに、人間のシンプルなデモが効果的なロボット挙動に変換されうることを示している点で非常に重要です。

仕組みを分かりやすく言うと、一人称視点の動画とは、ARグラスを装着して日常を過ごしているときに見える視界をそのまま記録したような映像です。EgoZeroシステムはこれらの動画を取り込み、人間の動作を3Dのポイントベース表現に変換します。場面をロボットが理解できる形でマッピングし、特に手の動きや物体とのインタラクションといった重要なポイントに注目します。その後、このデータを用いて、グリッパーを備えたロボットがタスクを実行するためのポリシー（ルール群）を学習させます。

結果は印象的です。タスクごとに人間のデモをわずか20分収集しただけで、ロボットはゼロショット環境で70%の成功率を達成しました。ゼロショットとは、ロボットが追加トレーニングなしに、見たことのない物体に対しても即座にタスクをこなせることを意味します。スレッドではオーブンを開ける、皿にパンを置く、ホワイトボードを消す、タオルを折りたたむなど計7つの操作タスクが強調されており、動画には人間のデモ、既知の物体でのロボット実行、さらには新しい物体での実行例までが示されており、システムの汎化能力を裏付けています。

この研究は、スマートグラスで捉えた日常の人間行動をロボット学習のスケーラブルなデータとして活用できるという強力な実証例です。@VaderResearch が指摘するように、これは「このアプローチが機能することの確かな実証的証拠の一つ」です。ブロックチェーン分野の人々にとっては、これがAI駆動プロジェクトと自然に結びつきます。VaderAI by Virtualsのエコシステム上にある$VADERは、AIイノベーションをテーマにしたミームトークンです。Vaderチームのようなスレッドは教育的であると同時に、実世界のAI進展がAIフォーカスの暗号通貨のユーティリティや価値を高める可能性についての期待感を醸成します。

さらに詳しく知りたい方は、arXiv の論文本文やプロジェクトサイト egozero-robot.github.io をご覧ください。研究者の @vincentjliu と @AdemiAdeniji が @micoolcho と @chris_j_paxton と共にホストしたポッドキャストもあり、こちらはYouTubeで視聴可能です。

物語が価格を左右するミームトークンの世界では、こうしたアップデートが $VADER への関心を喚起するきっかけになり得ます。分散型AIエージェントやオンチェーンのロボティクスシミュレーションなど、AIとブロックチェーンの交差が進む中で、こうした技術ニュースはコミュニティの関心を引き続き維持し、情報を提供します。今後の進展に注目してください。