メタ学習アルゴリズムを活用することで、さまざまな物理系のハミルトン表現を一般化することができる。
本研究では、メタ学習を用いたA-VBANetモデルを提案し、限定データでも高リスク領域のスキル評価を可能にした。シミュレータ上の5つの外科手術タスクと実際の腹腔鏡下胆嚢摘出術において、1回の適応サンプルでも最大99.5%の高精度を達成した。これは、限定データでも汎用的なスキル評価を実現する先駆的な取り組みである。
