Meta FAIR、ロボットの触覚研究を公開：新センサー「Digit 360」と汎用モデル「Sparsh」

Meta FAIRは、ロボットの触覚認識に関する研究資産を一挙にオープンソース化した。公開されたのは、汎用触覚エンコーダ「Sparsh」、18種以上のセンシング特性を備えた人工指先センサー「Digit 360」、統合プラットフォーム「Digit Plexus」、そして人機協調を評価するベンチマーク「PARTNR」だ。

カメラだけに頼るロボットは、指先が物体に触れた瞬間に視界が遮られ、滑りや摩擦の検知が難しくなる。Metaの狙いは、触覚を視覚モデルのように標準化し、多様なセンサー間でも共通して機能する基盤を作ることにある。

仕組みと性能

光学式触覚センサーはメーカーや形状、ゲル素材によって見え方がバラバラで、これまでは個別のデータ収集とラベリングが必要だった。

Sparshはこの課題を自己教師あり学習（SSL）で解決した。46万枚以上の触覚画像データセットで事前学習を行うことで、力や滑りといった教師ラベルなしで機能する。

物体の物理的知覚や器用な把持計画など6つの触覚タスクを網羅するベンチマークにおいて、Sparshは従来の手法やセンサー専用モデルを平均で95%以上上回る性能を記録した。

ハードウェアのDigit 360は、800万以上の触覚ピクセル（taxel）を持つ広角光学系を搭載し、人間の指先のような精度で触覚をデジタル化する。1ミリニュートンという極めて微小な力の変化も検知可能だ。

さらにDigit Plexusにより、指先や皮膚の触覚センサーをロボットハンド単体に束ねるハードウェア・ソフトウェアの規格を統一した。タスク評価用には、家庭環境での協調タスクを想定したPARTNRベンチマークを提供する。

入手方法とテスト

Sparshのコード、事前学習済みモデル、PARTNRはオープンソースとしてすでに公開されており、GitHub等から入手できる。

ハードウェアに関しては、GelSightがDigit 360の量産と販売を担当し、来年発売予定だ。研究者向けには早期アクセスの公募が始まっている。また、Wonik Roboticsと提携してDigit Plexusを統合した次世代Allegro Handも来年のリリースを予定している。

なぜ重要か

ロボットハンドの把持制御や身体性AIを研究している開発者にとって、即座に試す価値があるツールだ。これまでセンサーごとに手動で調整していた触覚モデルを、汎用バックボーンとして置き換えられるメリットは大きい。

一方で、真価を発揮するには対応ハードウェアが必要であり、Digit 360や新ハンドが手元に届くのは来年になる。自社でロボット本体を抱え込まず、基盤モデルをオープンにしてサプライチェーンをGelSightらに委託するMetaのアプローチは、触覚市場の標準を取りに行く戦略として非常に手堅い。