「ビデオにはテレモンタージュは含まれていません。 言う ノルウェーの人型ロボットメーカー 1X。 「コンピューターグラフィックスもカットもビデオの加速も、スクリプトに従った軌跡の再生もありません。すべてがニューラル ネットワークによって制御され、すべてが自律的で、すべてが 1 倍の速度で行われます。」
これは、OpenAIが昨年25万ドルのシリーズA資金調達ラウンドでチップを搭載したヒューマノイドメーカーであり、その後の100億ドルのシリーズBでは、ユニバーサルヒューマノイドロボットに関する一般的な誇大宣伝だけでなく、OpenAIがいかに注目されているかが示されたコンセプトである。常に遠い未来のように思われていましたが、ここ 年間でそれは完全な熱核爆発になりました。
1X の人型ロボットは、たとえば Tesla、Figure、Sanctuary、Agility が取り組んでいるものと比べると、奇妙に控えめに見えます。ヒューマノイドのイブにはまだ足も機敏な手もありません。動力を与えられた一対の車輪で動き、後ろにある 番目の小さな車輪でバランスをとり、手は初歩的な爪です。そり遊び用の服を着ているように見え、薄暗く点滅する LED のスマイリーフェイスが付いています。
1X には Neo と呼ばれる二足歩行バージョンがあり、これもうまく関節を備えたアームを備えていますが、おそらく、汎用ロボット開発の初期段階では、これらの詳細はそれほど重要ではありません。初期のユースケースの大部分は次のようになります。「これを取り出してそこに置く」 - これにはピアノを弾くことができる指が必要になる可能性は低いです。そして、主に使用される場所はコンクリート床の倉庫や工場で、おそらく階段を登ったり何かをまたぐ必要はないでしょう。
それだけでなく、多くのグループが二足歩行と美しい手動装置の問題を解決しました。しかし、これが主な障害ではありません。主なハードルは、トヨタがデスクトップロボットマニピュレータで行っているように、これらの機械にタスクを迅速に学習させ、自律的に実行させられるようにすることだ。 Figure 01 がコーヒー マシンを単独で操作する方法を「見つけた」とき、それは大きな出来事でした。テスラのオプティマスがビデオでシャツをたたみ、それが人間のオペレーターの制御下にあることが明らかになったとき、それはそれほど印象的ではありませんでした。
上記のタスクはそれほど難しいものではなく、シャツをたたんだり、コーヒーマシンを操作したりするものではありません。しかし、物を持ち上げたり、所定の位置に置いたりするなど、さまざまな作業を実行する本格的なロボットが多数存在します。足首から腰までの高さで掴みます。彼らはそれらを箱、ゴミ箱、トレイに広げます。彼らは床からおもちゃを拾い上げて片付けます。
また、ドアを開け、充電ステーションに駆け寄り、プラグを足首に接続するために不必要に複雑なしゃがみ操作のように見える動作を使用して充電ステーションにプラグを差し込みます。
つまり、初期の汎用ヒューマノイドのユースケースで行う必要があるのとほぼ同じことを行い、1X 氏によれば、「純粋にデータに基づいて」トレーニングされています。基本的に同社は、ビデオと遠隔操作によるシミュレーション トレーニングを使用して、それぞれ一連の個別のタスクを実行できるように 30 台の Eve ボットをトレーニングしました。次に、この学習された動作を使用して、幅広いアクションや動作が可能な「基本モデル」をトレーニングしました。この基本モデルは、環境の特定の機能 (倉庫の作業、一般的なドアの操作など) を考慮して改良され、最終的にボットが実行するはずの特定のタスクについてトレーニングされました。
この最終ステップは、ボットに日常のタスクが与えられたら、顧客サイトでオンサイトで実行される可能性が高く、1X によれば、「デスクトップ GPU でのデータ収集とトレーニングに数分しかかからない」という。おそらく理想的な世界では、誰かが仮想現実のヘルメットをかぶって立ってタスクを実行し、ディープラーニング ソフトウェアがそのタスクをボットの主要な能力と組み合わせ、シミュレーションで数千回実行してさまざまなランダム要素をテストし、その後、ボットは動作する準備が整います。
1X の AI 担当副社長である Eric Jang 氏は、「この 10 年間で、私たちは一般的なモバイル操作タスクを完全にエンドツーエンドの方法で解決するデータ エンジンを開発しました。」とブログに書いています。私たちはそれが機能することを確認したので、ロボットとテレビオペレーターの数を 倍に拡大するために、サンフランシスコ ベイエリアで AI 研究者を雇用しています。」
これらはいつゴールデンタイムに向けて準備が整うのだろうか。
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