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• スタートアップのGenesis AIは、ロボットハンドに複雑な物理的タスクを実行させる高度なAIモデルを発表した。TechCrunchが2026年5月7日に報じたところによると、同社は1億500万ドルの資金調達ラウンドを実施した。 • この画期的な成果により、AIはソフトウェアから物理的なアプリケーションへと移行し、製造および物流部門における変革を目指している。 • この展開は「身体化AI（embodied AI）」の加速するトレンドを浮き彫りにしており、これまで人間の器用さに限られていた複雑な手作業を自動化できる可能性がある。

• Georgia Techの研究者が、ロボットがコップの積み重ね、布の折りたたみ、食品のパッキングなどの複雑なタスクを、人間のデモンストレーションよりも大幅に速く学習・実行できるSAIL (Speed Adaptation for Imitation Learning) を開発した。 • SAILを搭載したロボットは、シミュレーションおよび物理プラットフォーム上の12の評価シナリオにおいて、精度、制御、安全性を維持しながら、タスクを3〜4倍速く完了した。 • この突破口は、模倣学習における速度の壁を解消し、産業用および家庭用としてあらゆる人間の手のタスクをこなせる汎用ロボットの実現を前進させるものである。