NVIDIAの研究チームは、AIコーディングエージェントのチームが、グラフィックボードの挿入や結束バンドの切断といった複雑なタスクをこなせるよう、自律的にロボットを訓練するシステムを開発した。
このプロジェクトは、NVIDIAのGEARラボがカーネギーメロン大学およびカリフォルニア大学バークレー校と共同で開発した「ENPIRE」と呼ばれるフレームワークに基づいている。OpenAI、Anthropic、Moonshot AIのモデルを利用するAIエージェントが、複数のサイクルを通じてロボットの訓練ポリシーを試験し、改善した。
実験では、ブロックの移動、ピンの整理、GPUの取り扱いといったタスクで99パーセントの成功率を達成した。最大8つのエージェントで構成される大規模なチームは、小規模なグループよりも高速に訓練を完了させたが、より多くの計算リソースを消費した。
NVIDIAのAIディレクターを務めるJim Fan氏は、同ラボが現在、夜間に自己改善を行っており、研究者が毎朝その結果を確認していると述べた。チームは、より幅広い利用に向けてこのフレームワークをオープンソース化する予定である。
今回の成果は、5月のUnitreeとの合意や6月初旬のHyundai Motor Groupとの協議など、NVIDIAによる近年のロボット工学分野でのパートナーシップの延長線上にある。