人間の動画以外のデータソースを活用することで、さらに一般化された器用な操作スキルを学習することはできないだろうか。
本研究では、人間の動画を活用して器用な操作スキルを学習する手法が提案されていますが、他のデータソースを活用することでさらに一般化された操作スキルを学習する可能性があります。例えば、物理シミュレーションや仮想環境を使用して、さまざまな環境での操作スキルを学習することが考えられます。また、他のセンサーデータやロボットの内部状態などの情報を組み合わせることで、より幅広い状況に対応できる学習モデルを構築することが可能です。さらに、異なるデータソースを組み合わせることで、より汎用性の高い操作スキルを獲得するための新たな手法やアルゴリズムを開発することができるかもしれません。