人型ロボ「Figure 02」が自律して洗濯物を畳む、Helixモデルを活用

洗濯物をたたむという動作は、ロボット工学において長年極めて難しい課題とされてきました。布は柔らかく、置くたびに形状が変わり、少し引っ張るだけでしわが寄るためです。

人型ロボットを手がける Figure は、同社の最新ヒューマノイド「Figure 02」がタオルを自律的に折りたたんで積み重ねる映像を公開しました。遠隔操作やあらかじめ決められたスクリプトは一切使われておらず、ロボット自身が状況を判断して動いています。

創業者の自宅で実証、500時間のデータで適応

公開された情報によると、今回のテストは特殊なセンサーが整備された実験室ではなく、Figure の創業者の自宅で行われました。

Figure 02 には複数の指を持つハンドが搭載されており、タオルの縁をなぞって角の位置を特定し、しわを伸ばしながらたたんでいきます。途中で布地が滑ったりずれたりしても、即座に適応して動作を修正できます。多指ハンドを持つ人型ロボットがこうした作業を自律して行ったのは世界初だといいます。

驚くべきは、この動作を制御しているのが、直前に米サウスカロライナ州スパータンバーグにある BMW の工場で 20 時間のシフト勤務をこなしたのと同じ「Helix」ニューラルネットワークだという点です。コードの書き換えやモデルの再学習は行われず、わずか 500 時間の人間の実演データを追加学習させただけで、重量物を扱う工場作業から家庭内の軽作業へと移行させました。

なぜ重要か

今回の成果で注目すべきは、作業そのものの美しさよりも、物理 AI における汎用モデルの適応スピードです。

従来のロボット開発では、扱う対象が金属部品から布へと変われば、制御プログラムを根底から作り直すのが通例でした。しかし Figure は、強固な基盤モデルがあれば、数百時間の追加データだけで全く異なるタスクに適応できることを示しました。

現時点で一般家庭に Figure 02 が導入されるコストや現実味はありませんが、単一のロボットハードウェアと同一の頭脳が、昼間は自動車工場で部品を運び、将来的にはオフィスや家庭で雑務をこなせる可能性が現実味を帯びてきました。ロボット開発の競争軸は、機構の強さだけでなく、いかに少ないデモデータで新しい作業を汎化できるかへと移行しつつあります。