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AIハードウェア

業界タグニュース 590 件

  1. ロボット拡散指数 31

    ハンドルも運転席もない完全自動運転車、Zooxがラスベガスで商用展開へ

    Amazon傘下のZooxは、ハンドルやペダル、運転席を完全に廃した専用設計の自動運転タクシーの商用展開を数カ月以内にラスベガスで開始する。車内は向かい合わせの対面座席で、前後の区別がない双方向走行に対応。11月初旬からサンフランシスコなどで従業員向けテストが進められている。

  2. 業界動向拡散指数 36

    百度がERNIE搭載のAIスマートグラスを発表、来年発売へ

    Baiduは世界大会で独自の大規模言語モデル「ERNIE」を搭載したAIスマートグラスを発表した。カメラと音声機能を備え、目の前の風景に関する質問への回答や写真撮影、カロリー記録に対応する。Meta製グラスが使えない中国市場向けに、来年の出荷を予定している。

  3. ロボット拡散指数 36

    NVIDIA、人型ロボット開発ツール群を発表 Isaac Lab公開や12倍高速な分詞ツールも

    NVIDIA は CoRL にてロボット学習フレームワーク「Isaac Lab 1.2」をオープンソース公開した。あわせて人型ロボット向け Project GR00T の新ワークフロー 6 種や、最大 12 倍高速な動画トークナイザー「Cosmos」を提供し、世界モデル構築とシミュレーションの効率を大幅に引き上げる。

  4. ロボット拡散指数 39

    Physical Intelligenceがロボット基盤モデル「π0」発表:洗濯物畳みや箱組み立ても自律実行

    Physical Intelligenceは汎用ロボット基盤モデル「π0」を発表した。30億パラメータのVLMに連続動作を生成するフローマッチング技術を統合し、秒間50回の頻度でモーター制御信号を出力する。8種のロボットに対応し、洗濯物畳みや片付けなど複雑作業の学習を大幅に効率化する。

  5. AIツール拡散指数 39

    Meta Ray-Banに新AI機能が順次提供:視界の電話番号へ発信、駐車位置の記録も

    Metaはスマートグラス「Meta Ray-Ban」向けに最新ファームウェアの配信を開始した。視界の物を尋ねると自動で撮影して回答する機能や、カメラで捉えた電話番号への発信、QRコード認識、駐車位置のリマインダーなどが利用可能になる。ただしリアルタイム翻訳や動画AI機能は今回は含まれない。

  6. 業界動向拡散指数 44

    ハーバード大生、Metaのスマートグラスで通行人の個人情報をリアルタイム特定するデモを公開

    ハーバード大の学生2名がMetaのスマートグラスと既存の顔認識ツールを組み合わせたデモ「I-XRAY」を公開した。配信映像からAIが顔を検出し、公開データベースやLLMと連携して通行人の氏名や住所、電話番号を即座に割り出す。現行技術の悪用リスクを警告する目的で作られ、一般公開はされない。

  7. ロボット拡散指数 47

    四足歩行ロボットが梯子登りに成功、ETHチューリッヒが強化学習で従来比232倍の速度を実現

    スイス連邦工科大学チューリッヒ校は四足歩行ロボット「ANYMal」が梯子を登る新技術を発表した。専用フックと強化学習を組み合わせ、傾斜70〜90度の梯子を90%の成功率で走破し、従来比232倍の高速化を達成。足を踏み外してもリアルタイムで姿勢を立て直せるのが強みだ。

  8. AIツール拡散指数 35

    Rabbit R1が「LAM playground」公開:Web操作をAIに学習可能に

    Rabbitは携帯端末「R1」向けに新システム「LAM playground」を提供開始した。クラウドハブ「Rabbithole」上で、Google検索やAmazonでのカート追加といったWeb作業をAIエージェントに学習させられる。タスク完了に約45秒かかり認証コードに詰まる課題もあるが、同端末の最大の目玉機能がついに動き出した。

  9. AIツール拡散指数 31

    Mileseey、AI搭載のゴルフ距離計「GenePro S1」を発表

    Mileseey GolfはAI搭載のゴルフ用レーザー距離計「GenePro S1」を発表した。高低差だけでなく湿度、風、気温、気圧も考慮して推奨距離を自動補正し、グリーン上ではセンチ単位の測定に対応する。価格は799.99ドルで、専属キャディのような環境分析を手元で実現する。

  10. ロボット拡散指数 31

    ディズニー、ロボットがランダムな動作データから複雑な動きを学ぶAIを開発

    ディズニー・リサーチは、ランダムな動作データからロボットが複雑で自然な動きを自律学習するAIシステムを開発した。短い動作データを機械学習で簡略化して制御系を訓練し、現実世界でリアルに動く技術を実現。サービスや製造現場のロボットが手動プログラミングなしで柔軟に動く未来に道を開く。