ACCESSは2026年6月25日、VLA（Vision-Language-Action）モデルを活用した遠隔ロボット制御実験の成果を発表した。高品質な通信ネットワークを活用することで、一部のタスクで遠隔環境においてもローカル環境に近い応答性および動作品質を維持したロボット制御が可能なことを確認した。
独自に学習したVLAモデルを搭載した推論サーバーと遠隔地のロボットをネットワークで接続し、物体の把持・運搬タスクを実施した。本実験では、ローカル環境（推論サーバー近接配置）と高品質光ネットワーク環境であるIOWN（Innovative Optical and Wireless Network）オールフォトニクスネットワーク（APN）を介した遠隔接続環境を比較。IOWN APN環境の構築においては、NTT西日本の協力を得て実施した。
実験の結果、IOWN APNを用いた遠隔環境においても、一部のタスクではローカル環境に近い形でVLAモデルによるロボット制御が可能であることを確認した。
具体的には、ローカル環境と比較しても安定したタスク実行が可能で、ロボット動作の滑らかさを維持。制御遅延や動作停止の発生頻度を抑制できることを確認したという。
特にVLAモデルによる遠隔制御では、映像取得・AI推論・ロボット制御が連携する処理特性上、通信遅延や揺らぎの影響を受けやすい一方で、本実験ではIOWN APNを用いることで遠隔環境においても一部タスクで、リアルタイムに連携するため、通信品質が操作性や作業効率に大きく影響することが確認された。