ロボットチームのためのエージェンティックAI
本プレゼンテーションでは、ジョンズ・ホプキンス大学応用物理研究所が進める協調ロボットチーム向けエージェンティックAIの最新取り組みを紹介します。異種システム間での自律性、調整、適応性の実現という中核的課題を提起し、マルチロボット環境でのエージェント的行動を支援するスケーラブルなアーキテクチャを提示します。最後に、研究開発で直面した主要な課題と実践的な教訓をまとめます。
ジョンズ・ホプキンス大学応用物理研究所（APL）は、協調ロボットチームのためのエージェンティックAIの研究を進めています。本無料ウェビナーでは、大規模言語モデル（LLM）を基盤としたAIエージェントが、異種ロボットシステムにおける自律性、調整、適応性をどのように実現するかを詳しく解説します。
ウェビナーではまず、マルチロボット環境での効率的な自律的意思決定、チーム調整、動的変化への適応といった中核的課題を整理します。次に、スケーラブルなアーキテクチャを紹介し、異なるタイプのロボットが協調して行動できるようにする仕組みを説明します。
デモンストレーションでは、実際のハードウェア上で異種ロボットチームが複雑なタスクを実行する様子を披露します。さらに、研究開発中に直面した主要な課題と、そこから得られた実践的な教訓を共有します。
本ウェビナーは、APL知能システムセンター長のバート・ポールハムス博士が担当します。自律AIやロボティクスに興味のある研究者、エンジニア、学生の参加をお待ちしています。詳細は登録ページをご覧ください。