Research outputs
実験・結果・
棄却した仮説。
成功率だけでは見えない故障構造を、公式モデル評価、ロボットシミュレーション、mechanics sandboxの三段階で調べています。
01 / OFFICIAL
Official checkpoints · audited計画失敗は、候補生成より
計画失敗は、候補生成より
順位付けに集中していた。
JEPA-WM / DINO-WM公式チェックポイントを使い、Wallタスクの失敗を「成功候補が無い」と「成功候補はあるのに選べない」に分解しました。
MAIN FINDING線形PCCは、公式モデルの成功率を改善しなかった。
制御サロゲートで見えた大幅改善は公式表現へ移らず、単純な線形制約スコアでは順位付けheadroomを埋められない、という負結果です。
modelsJEPA-WM / DINO-WM
design5 seeds × 5 conditions
paired effect−0.026 to +0.012
improvement gate≥ +0.05 and Holm-significant
Holm-significant gains0 conditions
claim gate6 / 6 passed
分かったこと
- 壁横断層では順位付け失敗が支配的
- same-sideとcross-wallの集約は構造を隠す
- 近い成功率でも予測ミスマッチはモデル間で異なる
分からなかったこと
- PCCで順位付けを改善できるという証拠
- 実機・画像入力・複数環境への一般化
- 機構シフトH1は最小失敗数不足で判定保留
DETAILED DECK · JA/EN詳細レポートスライドタスク図解と実験アニメ・事前登録仮説・全10セルの効果量・数式・タイムライン・次実験設計まで全28枚
PUBLIC REPORT公式結果レポート故障分解・PCC効果・候補被覆を図で読む
7-SLIDE STORY一般向けスライド背景から負結果までを専門用語なしで説明
VIDEO & RADIO · WORKSPACE動画(6分半)とラジオ版台本・字幕つきの詳細報告。ワークスペースのログインが必要
MANUSCRIPT · PRIVATESI2026論文ドラフト設定、統計、全条件の数値、限界。人間ゲート完了までは非公開
主張境界： 公式モデルによる2-D Wallシミュレーション評価です。実機、画像入力、液体操作、PointMazeの結果は含みません。科学的新規性と連名は提出前の人間ゲートです。
02 / SIM PILOT
UR5e simulation · audited目標位置が変わるなら、
目標位置が変わるなら、
注ぐ前に姿勢を変える必要がある。
MuJoCo MenagerieのUR5eと剛体粒子proxyで、固定制御と目標ごとの適応計画を比較。時間表現を導入する前に、endpointだけで解ける範囲を測りました。
GO / NO-GO適応的な位置・傾き計画はGo。Goal Video / JEPA優位性はNo-Go。
現状のproxyでは、履歴から物性を推定しなくてもendpoint表現で十分でした。次は「履歴からしか分からない物理」を環境に入れる必要があります。
OOD regret（低いほど良い）
監査済みスコープ
- two-stage simulator: 540 / 540 valid
- visual planner records: 405
- hidden-friction gate: 240 / 240 valid
追加の負結果
- Visual OOD: single image 0.4632
- goal video 0.6364 / action-JEPA 0.7417
- frictionを変えても最適actionは1種類のまま
CONFERENCE BRIEF · INTERNAL学会向け要約研究質問、結果、次の反証実験をResearch OSへ反映済み
AUDIT · PASSED完了監査件数、artifact hash、Go / No-Go判定を検証済み
REPRODUCTION · INTERNAL実験パッケージDocker、生成、分析、監査コードを保存
主張境界： rigid-particle proxyと低解像度occupancy imageによるsimulation-only pilotです。実液体、RGB foundation model、zero-shot、sim-to-real、digital twinの結果ではありません。
03 / SANDBOX
2-D mechanics toy · reproducible見た目が流体らしくても、
見た目が流体らしくても、
数値的に収束したとは限らない。
Taichi 2-D MLS-MPMの注ぎtoyをDockerで固定し、条件感度と数値収束を別々に監査しました。
NEGATIVE RESULT18-run sweepは完走。収束ゲートは8指標中2指標だけ合格。
条件差の可視化はできますが、それを実液体やロボット注ぎの物理的証拠として扱うことはできません。
frozen smokeaccepted
normal sweep18 / 18
convergence study9 / 9
metrics passed2 / 8
overall convergenceNo-Go
成果として残るもの
- 再現可能なDocker実験パイプライン
- 6条件 × 3 paired seedsの完全性監査
- 離散化依存を露出させたnegative result
主張しないもの
- 実液体への妥当性
- ロボット注ぎへの一般化
- sim-to-real / world-model性能
EXPERIMENT PACKAGE · INTERNALTaichi Pour契約、Docker、sweep、収束監査を保存
METHOD & BOUNDARY実験README設定、完了条件、解釈可能な範囲を公開要約へ反映
FROZEN CONTRACT · AUDITED数値収束契約判定前に固定した8指標のゲート