（2025年12月11日現在の記事です）


この度、クフウシヤのエンジニアチームは、12/5（金）～12/7（日）の３日間で開催された「AMD Open Robotics Hackathon」に参加し、見事第2位を獲得しました！
HuggingFaceが提供するオープンソースの「LeRobot」を活用し、パスタ調理の一連動作を模倣学習で自動化。
本記事では、当日の開発の裏側を公開します。

開発プロジェクト「パスタ調理」の自動化

今回、私たちがテーマに選んだのは、「パスタ調理」。
一見ユニークなテーマに見えますが、「道具を使った操作」「複数工程の連携」など、様々な作業現場にも通じる高難易度な課題を含んでいます。

AIに「良質なデータ」を学習させるためのこだわり

多くの企業がフィジカルAIのPoCで直面するのは、「いかにロボットに正しく動作を教えるか（データ品質）」の壁です。
今回のハッカソンで評価されたのは、まさにそのデータ品質のエンジニアリング力でした。

１．カメラ配置

弊社チームは、開発時間の貴重な1時間を「カメラ配置」のみに費やしました。
特に、アームの手首（リスト）にあるカメラで物体を掴む際、「掴む前」と「掴んだ後」の両方の状態で、対象物がフレーム内に確実に収まる画角を徹底的に検証しました。
これにより、AIが状況を見失う（ロストする）リスクを最小限に抑えています。

2. 　教示データ

人間がロボットに動作を教える際（テレオペレーション）、重要になるのがノイズの除去です。


■　低速動作の徹底：可能な限りゆっくりと動作させることで、AIが学習しやすいクリアなデータを取得。
■　特異点の回避：アームの可動範囲に余裕を持たせ、ロボットが完全に伸びきるなどの制御不能な姿勢を避ける設計
■　干渉回避：他の物体や環境への接触を避ける軌道設計

これらにより、AI特有の「予期せぬ振動」や「暴走」を防ぎ、滑らかな動作生成を実現できました。

3. 　バイナリ制御

ハンド（グリッパー）の操作において、「少し開く」といった中途半端な状態はAIの判断を迷わせる原因になります。
今回は、ハンドの状態を「完全に閉じる」か「完全に開ける」かの二択（バイナリ）に制限。この割り切りにより、把持の成功率（歩留まり）を劇的に向上させました。

弊社エンジニアが上記３点に徹底的にこだわり、今回の2位受賞に繋がりました。
また、他の参加チームとも積極的に情報交換し、記録エピソード数・学習回数・モデルの選択と動作結果の傾向など、フィジカルAIの新たな知見も得ることができました。

クフウシヤの「ひと工夫」

パスタの茹で時間中にLeRobotの動きを待たせるために、
「3分間のタイマーをセットし、ノートPCのディスプレイ画面を赤→緑に変更することでロボットに認識させる」というひと工夫を入れています。

柔軟な発想で課題を解決することが、クフウシヤの強みの１つでもあります。

ハッカソン３日間の内、実際に開発作業に集中できたのは２日目のみでしたが、他チームと比較しても高いタスク成功率を実現することができました。

クフウシヤの「模倣学習ｘアームロボット」の取組み

今回のハッカソンでの受賞で、当社の「ハードウェアの制約とAIの特性を理解し、現場で確実に動く開発力」を実証することができました。

当社では、VLAやフィジカルAIに特化して研究開発に取り組んでいます。過去の記事はこちらからご覧になれます。

2025年04月21日（月）

模倣学習によるロボット制御の研究開発

※2025年4月21日時点の記事です。 現場で求められるロボットの役割が、「決まった動作の再現」から、「柔軟に判断して行動」へと進化しています。 いま注目されているのは、VLA（Vision-Lang […]

2025年07月28日（月）

SmolVLAで低コスト・高性能AIロボットを実現 【Hugging Face LeRobot 】

（2025年7月28日時点の記事です） 「SmolVLA」とは？ 日々、AI技術の進化は目覚ましく、特にロボットの「知能化」を加速させる新技術として、「SmolVLA（Small Vision-Lan […]

工場、プラント、設備点検の現場や、人間が操作することが難しい環境での作業など、
フィジカルAIや自動化などをご検討の際は、ぜひお気軽にお問合せください。

【参考】AMD Open Robotics Hackathon