Sakana AIと東京大学、SAILを発表 ロボット軌道生成をテスト時スケーリングで強化

Sakana AIと東京大学は、VLMによるロボット軌道生成の信頼性をテスト時スケーリングで高める手法SAILを、IROS2026で発表する。シミュレータで軌道を検証し、評価用VLMのフィードバックをもとにMCTSで修正を重ねる。シミュレーション上の6つの操作タスクでは、探索予算を1候補から45候補に増やすと、成功軌道を見つける平均率が25%から73%に上昇した。実機でも評価している。