カリフォルニア州を拠点とするGeneralist AI社は、洗濯物をたたむ、他のロボットを修理する、財布に現金を詰めるなどの作業をロボットに行わせる物理AIモデル「Gen-1」を発表しました。このモデルは、世界中で収集された人間の器用さに関するデータを利用して、ロボットに「物理的な常識」を学習させます。共同創業者のピート・フローレンス氏は、これを現実世界のロボティクスにおける大きな進歩であると述べています。
Generalist AI社は今月初め、様々な実用的な活動を通じてロボットを制御するGen-1を公開しました。同社が公開した動画では、ロボットアームが靴下を色分けする、オレンジをピラミッド状に積み上げる、筆箱のジッパーを開ける、LANケーブルを接続するといった作業を行う様子が紹介されています。同社の共同創業者兼CEOであるフローレンス氏は、Gen-1は人型ロボットや産業用ロボットアームなど、さまざまな種類のロボットの「脳」として機能すると指摘しました。フローレンス氏は「現実世界から生まれた知能に基づき、現実世界のために設計されたロボットという点で、大きな前進です」と語りました。ピート・フローレンス氏は、従来の遠隔操作ロボットを使用する方法とは異なり、Gen-1は世界中に配布された軽量の「データグローブ」を着用した人間からのデータでトレーニングされたと説明しました。これにより、人間の器用さを模倣した微妙な力加減や、滑り、復帰動作を含む数百万もの相互作用を記録しました。フローレンス氏は「そうしたデータは、ロボットに物理的な常識、つまり直感的な理解とリアルタイムで適応する能力を教えるために不可欠です」と付け加えました。このモデルは成功率において顕著な向上を見せており、ロボット掃除機のメンテナンスは従来のGen-0バージョンの50%から99%へ、箱をたたむ作業は81%から99%へ、スマートフォンの梱包作業は62%から99%へと向上しました。Gen-1は即興性にも優れており、片手で行う自動車関連の作業に両手を使うなど、変化への適応能力も備えています。フローレンス氏によれば、こうした能力はこれまでのロボット工学ではほとんど欠けていたものです。
