テスラが人型ロボット「Optimus Gen-2」公開、約9kg軽量化し歩行速度30%向上
テスラは次世代人型ロボット「Optimus Gen-2」のデモ映像を公開した。従来より20ポンド（約9kg）以上軽量化し、歩行速度は30%向上。指先センサーによる繊細な卵の扱いなど、運動性能と器用さが大幅に進化している。
ロボット · デイリー
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12月13日 水曜日
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11月28日 火曜日
NVIDIA、Isaac SimとL40S GPUをAWSで提供開始：ロボットシミュレーションが2倍高速化
NVIDIAはロボットシミュレーション基盤「Isaac Sim」と「L40S GPU」のAWS提供を発表した。前世代A40比でシミュレーション性能が2倍、Omniverseでのレンダリングが最大3.8倍向上。AWS MarketplaceのAMI経由ですぐに利用できる。
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10月26日 木曜日
UberでWaymoの自動運転タクシーが配車可能に、まず米フェニックスで開始
米WaymoとUberはフェニックス地域で自動運転タクシーの提供を開始したと発表した。UberXやUber Comfortなどの配車時にWaymoの無人車両とマッチング可能になる。競合Cruiseが認可停止となる中、WaymoはUberの配車網を活用して展開を広げる。
ボストン・ダイナミクスがSpotにChatGPTを統合、喋る観光ガイド犬に
Boston Dynamicsは四足歩行ロボット「Spot」にChatGPTや画像認識モデルBLIP-2などを連携させたツアーガイドのデモを公開した。周囲の状況を把握しながら質問に答え、皮肉屋などのキャラクター付けにも対応する。基盤モデルによる自律的な判断力を実機で実証した形だが、応答に約6秒の遅延やハルシネーションなどの課題も残る。
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10月20日 金曜日
NVIDIAの「Eureka」、GPT-4でロボットにペン回しを習得させる
NVIDIA ResearchはGPT-4を活用してロボット訓練用の報酬関数を自動生成するAI「Eureka」を発表した。ペンの回転や引き出しの開閉など約30のタスクで検証され、80%以上のタスクで人間が書いたプログラムを上回り、性能を平均50%向上させたという。
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10月17日 火曜日
ドバイ警察がAI自動運転パトロールカーを導入へ：ドローン搭載も最高時速は7km
報道によると、ドバイ警察が住宅街に完全電動の自動運転パトロールカーを導入する計画を発表した。360度顔認識カメラやAIによる不審行動検知、車載ドローンを備え最長15時間巡回できる。最高時速は約7kmと低速で、カーチェイス用ではなく異常を発見して司令センターへ通報する役割を担う。
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10月3日 火曜日
Google DeepMindが33研究機関と連携、汎用ロボット向け「Open X-Embodiment」公開
Google DeepMindは33の研究機関と共同で22種のロボットデータを集約した「Open X-Embodiment」とRT-Xモデルを発表しました。異なる形態のデータを横断学習させることでタスク成功率が平均50％向上し、RT-2-Xでは未学習スキルの成功率が3倍に達したとしており、データとモデルを研究者向けに無償公開しています。
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9月24日 日曜日
Teslaのヒト型ロボット「Optimus」、エンドツーエンドAIで物体の自律仕分けが可能に
Teslaは、ヒト型ロボット「Optimus」が完全なエンドツーエンド学習ニューラルネットワークを用いて自律的にブロックを色分けする映像を公開した。視覚と関節エンコーダによる自己補正に対応し、人間が途中でブロックを動かしても適応して作業を継続できる。
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8月30日 水曜日
チューリッヒ大のAIドローン「Swift」、人間の世界王者をレースで撃破
チューリッヒ大学とIntelの研究チームは自律型AIドローン「Swift」がFPVレースで人間の世界チャンピオン3人を破ったと発表した。オンボードカメラと深層強化学習でリアルタイムに軌道を制御し、最速ラップで人間を0.5秒上回った。ただし照明変化など想定外の環境への適応力は依然として人間が勝る。
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8月24日 木曜日
靴の上から装着するAIシューズ「Moonwalkers」：歩行速度が3倍の時速11キロに
報道によると、米Shift Roboticsが普段の靴に装着して歩行速度を最大250%（時速11km）引き上げる「Moonwalkers」を発売した。機械学習で10歩以内に利用者の歩容を学習し、実際に歩いている時だけ車輪が動く仕組み。現在は米国のみで1,399ドルで販売されている。
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7月28日 金曜日
Google DeepMind、ロボット制御モデル「RT-2」発表 未知タスクの成功率が62％に倍増
Google DeepMindはWeb上の画像とテキストから直接ロボットの動作を出力するVLAモデル「RT-2」を発表した。抽象的な概念を行動へ変換でき、未知のシナリオにおけるタスク成功率は前世代「RT-1」の32％から62％へと倍増した。
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6月21日 水曜日
DeepMind、多様なロボットアームに対応するAIモデル「RoboCat」を発表
DeepMindはさまざまな実機ロボットアームで動作する自適応型AIモデル「RoboCat」を発表した。100〜1000回ほどの人間の操作実演から新しい作業を学習し、自らデータを生成してスキルを磨く。ただタスクによって成功率は13%から99%と大きなばらつきがある。
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5月22日 月曜日
OpenAI出資の1X、人型ロボット「EVE」を実配備 米欧の施設で警備業務を開始
OpenAIが出資するロボット企業1Xは、人型ロボット「EVE」が米欧の産業施設2カ所で警備員として稼働中だと明らかにした。自律稼働する両腕を備え、トラブル時は人間が遠隔制御できる。テスラに先駆けて商用現場への実配備を果たした。
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5月12日 金曜日
Amazon、家庭用ロボ「Astro」にLLM搭載の極秘計画「Burnham」が判明
米メディアの報道によると、Amazon は家庭用ロボット「Astro」に大規模言語モデルを導入する極秘プロジェクト「Burnham」を進めている。ロボットが見た状況を記憶・理解して対話し、コンロの消し忘れや転倒検知などを自律判断することを目指す。ただし実用化にはまだ時間がかかる見込みだ。
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4月13日 木曜日
Google、強化学習ロボット23台によるゴミ分別実験を公開：精度84%を達成
Googleはオフィスビルで23台の移動ロボットを活用した大規模な強化学習実験を発表した。シミュレーションと教室での反復訓練を組み合わせることで、最終的な分別精度は84%に達し、実際のゴミ混入率を40〜50%削減することに成功した。