Genesis AIが基盤モデル「GENE-26.5」発表：ロボットが片手で卵を割りピアノも弾く

工場で重いコンテナを運ぶことなら、現代の産業用ロボットは目をつぶっていてもこなせます。しかし、生卵を片手で割ったり、曲がりくねった配線を束ねたりさせようとすると、途端にお手上げになってしまいます。

人間の手は無意識に圧力や角度を微調整し、数十の微細な筋肉を連動させています。この驚異的な器用さをロボットで再現することは、具身AI（Embodied AI）分野で最も険しい壁であり続けてきました。

米カリフォルニア州のGenesis AIは、ロボット向け基盤モデル「GENE-26.5」と人間サイズの高精度ロボットハンド、そしてそれを支えるデータ収集システムを発表しました。

卵割り、ピペット操作、ピアノ演奏まで

Genesis AIが開発したGENE-26.5は、長時間の複雑な作業をこなすための「物理的な頭脳」にあたる基盤モデルです。

公開されたデモ映像では、片手で卵を割り、トマトを包丁で刻んで20ステップの料理を仕上げる様子が紹介されました。両手を滑らかに協調させてスムージーを作る場面もあります。

さらに、極めて高い精度が求められる実験器具のピペットを扱い、検体を遠心分離機に入れて蓋を閉める動作や、複雑な電子配線ハーネスの結束も披露しました。

宙に浮かせたままの手の動きだけでルービックキューブを高速回転させて揃えたり、片手で4つの異なる物体を一度に掴んで分別したり、難度の高いピアノ曲を人間並みの速度で弾きこなすなど、従来のロボットハンドの限界を塗り替える動きを見せています。

100倍安価なグローブが埋める「身体のギャップ」

ロボットが繊細な作業を学べない最大の要因は、高品質な動作データの不足と、人間とロボットの身体構造の違いにありました。

Genesis AIはこの課題に対し、触覚センサー内蔵の電子スキンを備えたデータ収集グローブを開発しました。人間の手、グローブ、ロボットハンドを1対1で精密に対応させる仕組みです。

同社によると、このグローブのハードウェアコストは従来の遠隔操作装置の100分の1で、データ収集効率は5倍に達するといいます。作業員が日常業務でグローブを装着するだけで、自然な熟練動作を大量の学習データへと変換できます。

昨年1億500万ドルの資金調達を経てステルスを脱した同社には、元Google CEOのエリック・シュミット氏も出資しており、ロボット産業における重要なパラダイムシフトだと評価しています。

なぜ重要か

私たちは、Genesis AIが派手な二足歩行ではなく、データ収集のコスト構造そのものに切り込んだ点を高く評価しています。

これまでの遠隔操作によるデータ作成は高価で時間がかかりすぎ、モデルを大規模に事前学習させる土台がありませんでした。安価なグローブで人間の日常動作をそのまま吸い上げるアプローチは、言語モデルがWebテキストを学習したのと同じスケール感をロボティクスにもたらす可能性があります。

これが実用化されれば、電子機器の組み立てラインや製薬研究所、食品加工現場など、これまで人手に頼らざるを得なかった現場の自動化が一気に加速するはずです。

とはいえ、デモ動画の成功と現場への定着は別問題です。実際の作業現場は過酷で、触覚センサーの耐久性や、予期せぬ照明変化や散乱した障害物に対する汎化能力など、実証すべきハードルはまだ数多く残されています。