Microsoft、物理AI向けロボティクスモデルRho-alphaを公開

Microsoftは、物理AIを進化させる初のロボティクスモデルRho-alphaを発表した。このシステムは、言語、タッチ、シミュレーション機能を統合することで、ロボットを工場フロアを超えた領域へ移行させることを目指す。この開発は、非構造化環境でのロボットの適応性を高めることに焦点を当てている。

MicrosoftはRho-alphaの発売によりロボティクスの限界を押し広げ、物理AIシステムの強化を狙った新モデルを投入した。報道によると、このイニシアチブはロボットを伝統的な生産ラインから解放し、構造化された工場設定外でより柔軟に動作させることを目的としている。Rho-alphaは言語処理、触覚センシング、シミュレーション技術などの主要要素を融合させ、より多用途な物理AIを実現する。この組み合わせは、製造環境の制約を超えた予測不能な現実世界のシナリオへの対応能力を向上させることを意図している。発表は、Microsoftの物理AIへの賭けを強調し、ロボットの自律性と適応性を高める道筋を示している。実装の詳細は限定的だが、このモデルは多様な非産業アプリケーションへのロボット展開に向けた一歩を表す。

関連記事

Realistic photo illustrating Microsoft unveiling Agent 365, a tool for managing AI agents like human employees in a business environment.
AIによって生成された画像

Microsoft、AIエージェント管理のためのAgent 365を発表

AIによるレポート AIによって生成された画像

Microsoftは、企業がAIエージェントのコレクションを管理するのを支援する新しいツール、Agent 365を導入しました。このエンタープライズソフトウェアは、これらのロボットヘルパーを職場の人間従業員のように扱うことを目指しています。この発表は、MicrosoftのAIエージェントを仕事の未来とするビジョンと一致します。

Microsoftは、大規模AI機能を進化させるための強力な新アクセラレータMaia 200を発表した。この技術は、競争の激しいAI分野でAzureの地位を強化することを目指している。発表は、クラウドベースのAIインフラを強化する継続的な取り組みを強調している。

AIによるレポート

家事や産業作業が可能なヒューマノイドロボットが普及間近で、テスラやアジリティ・ロボティクスなどの米イノベーターが推進。人間の形状と機能を模したこれらの機械は、洗濯物の折り畳みからハンバーガーのひっくり返しまでの平凡な仕事を担うことを約束する。専門家は、これらの日常生活への統合を自動化の自然な進展と予測している。

マイクロソフトは、Windows 11向けの生成AI機能のシリーズを発表し、音声アクティベーション、画面分析、自動ファイル処理を通じてすべてのPCを「AI PC」に変革することを目指しています。これらの更新には、「Hey, Copilot」音声コマンドとCopilot Visionの全世界展開が含まれており、同社のエージェントAIに焦点を当てたものです。これらの機能は、自然なユーザーインタラクションを強調し、Recallのようなツールからの過去のプライバシー懸念に対処します。

AIによるレポート

中国のロボット企業EngineAIが、ブルース・リー風の強力なキックを繰り出せるヒューマノイドロボットを開発。価格は15万米ドルで、テスラのスケジュールより2年早く量産予定。一方、イーロン・マスクのオプティマスロボットは最近数歩ジョギングしたが、水筒を渡すデモ中に転倒。中国のエンジニアリング人材とサプライチェーンに支えられ、こうしたスタートアップがヒューマノイドロボット開発を加速させている。

テスラは12月2日のNeurIPS 2025会議でOptimusバージョン2.5ロボットを公開し、新しい走行機能を披露しました。デモではロボットが50%および25%の速度で走行する能力を強調し、人型ロボティクスにおける重要な進歩を示しました。イーロン・マスクは進捗をコメントし、このようなロボットの日常タスクにおける将来の役割を強調しました。

AIによるレポート

In 2025, AI agents became central to artificial intelligence progress, enabling systems to use tools and act autonomously. From theory to everyday applications, they transformed human interactions with large language models. Yet, they also brought challenges like security risks and regulatory gaps.

 

 

 

このウェブサイトはCookieを使用します

サイトを改善するための分析にCookieを使用します。詳細については、プライバシーポリシーをお読みください。
拒否