まだ論文とGitHubを往復してデバイス探し？「Awesome-UMI」で一覧に

どんなアプリか

Awesome-UMIは、フィジカルAIの研究開発や事業開発に関わる企業・研究機関に向けた、模倣学習用データ収集デバイスの比較サイトです。東京大学発の株式会社commissureが2026年8月27日に公開しました。

UMI（Universal Manipulation Interface）スタイルのデバイスを対象に、形態、触覚センサー、力覚センサー、姿勢トラッキング、双腕対応、ライセンス、開発国・地域、商用化段階、初出年の9項目で絞り込めます。掲載デバイスと関連データセットは一覧で確かめられ、各デバイスの論文、GitHub、製品ページにも直接移れます。

きっかけは、制作を主導したCTOの堀江新さんが、UMIを使ったデータ収集を検討して触覚センサーを含む候補デバイスを調べた際の経験です。必要な情報が各所に散らばり、全体像をつかむだけで時間がかかったことから、公開情報を共通項目で整理し、比較結果から一次情報までたどれるカタログとして作られました。

同じ調査を多くの研究者や企業が繰り返すより、見つけた情報をオープンに共有した方が、この分野の研究開発の裾野を広げることに繋がると考えています。

堀江新さん（株式会社commissure 代表取締役CTO）、PR TIMES のプレスリリース（2026-08-27）

入れる前に

掲載情報はオープンに公開されていて、未掲載デバイスの追加や既存情報の修正はGitHubから提案できます。commissureは、新しく発表される研究や製品を確認し、寄せられた提案をレビューしながら更新するとしています。

コードはMIT License、カタログデータはCC BY 4.0で公開されています。

フィジカルAIの事業開発に取り組む企業・研究機関向けに、データ収集方法やデバイス選定についての無料相談も受け付けています。対象作業、取得したいデータ、導入環境を聞いたうえで、候補を比べる観点を整理する内容です。