Google Research Blogは、人間とロボットのインタラクションにおける独自の開発を発表し、四足歩行ロボットが自然言語の指示に応答できるようにする「SayTap」アプローチを紹介した。この革新的な方法は、人間のコマンドと足の接触パターンを使用した低レベルの制御コマンドの間のギャップを埋め、ユーザーがロボットと簡単にコミュニケーションして多様な移動行動を実現できるようにする。このシステムは、大規模言語モデル（LLM）と強化学習ベースの移動コントローラーを活用して、ユーザーコマンドを特定の足接触パターンに正確に変換し、応答性が高く多用途な四足ロボット システムを実現する。SayTapアプローチでは、ユーザーが四足歩行ロボットに直接的および曖昧な指示の両方を提供できる新しいインターフェイスが導入されている。この柔軟性は、歩行の定義、足の接触パターン、例を組み込んだ適切に設計されたプロンプトによって実現される。幸せな気分に伴う弾むような歩き方など、特定の感情を暗示する指示を解釈して実行するロボットの能力は、この分野での将来の進歩の可能性を示している。Yujin Tang氏やWenhao Yu氏を含むこのプロジェクトを支援する研究チームは、ビデオやオーディオ信号などのマルチモーダル入力をさらに調査して、さらに魅力的なユースケースを明らかにすることを構想している。