Physical AI が脚光を浴びる：End-to-End 学習によるロボティクスの革新research#computer vision📝 Blog|分析: 2026年2月16日 12:30•公開: 2026年2月16日 01:56•1分で読める•Zenn CV分析この記事は、Physical AI のエキサイティングな進歩について掘り下げ、End-to-End アプローチがいかにロボット制御を再構築しているかに焦点を当てています。画像と自然言語入力からロボットを直接制御できる可能性を強調しており、従来のモジュール設計を迂回する可能性があります。この分野の進歩は、ロボティクスにおける魅力的な発展を約束しています。重要ポイント•End-to-Endアプローチは、ロボットが画像と言語指示を理解し、明確なモジュール分解なしに行動を実行できるようにします。•Physical Intelligence (π) と Google DeepMind の RT-2 は、Vision-Language-Action (VLA) モデル開発における主要なプレイヤーです。•この記事は、End-to-Endアプローチの可能性と限界、およびロボティクスにおけるモジュール設計の継続的な関連性を探求しています。引用・出典原文を見る"もしそうなら、ロボットビジョンやモジュール分解（本稿の造語。認識・計画・制御を個別モジュールに分けて設計するアプローチを指す）の研究はもう不要なのか？"ZZenn CV2026年2月16日 01:56* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Revolutionizing Healthcare: Hybrid AI Tackles LLM Hallucinations in Medical Diagnosis新しい記事Sangha: Orchestrating Multiple AI for Enhanced Knowledge Management関連分析researchDataFrameMapper で機械学習パイプラインのデータ整合性を向上2026年2月16日 14:00researchGated Attention：AIが長文を処理する方法を革新！2026年2月16日 13:45researchYOLOv11: 最先端AIで人物姿勢推定に革命を起こす！2026年2月16日 13:30原文: Zenn CV