ニュース

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

スマートなもの (公開アカウント:翻訳）
著者バニラ
編集李水清

Zhidongxi は 8 月 20 日、スタートアップ企業 Stardust Intelligence (Astribot) が昨日、新世代の AI ロボット アシスタント Astribot S1 をリリースしたと報じました。これは、ピアノを弾く、猫に餌をやる、何かを作るなど、一連の困難で長時間にわたる一般化可能なタスクを実証しました。パンケーキ、お茶作りなどのタスク実行機能。

▲お茶を淹れるロボットS1

このロボットは明日から8月21日から25日まで北京で開催される世界ロボット会議で初公開され、今年12月に一括納品される予定だ。

Stardust Intelligenceの創設者兼CEOであるLai Jie氏は、ロボットS1の最新の進歩と技術的軌跡をZhixixixiなどのいくつかのメディアと共有し、商品化の進捗状況、技術トレンド、そして今後の計画。

Zhixixi 氏が、12 月の製品の一括配信は具体的にどの顧客またはシナリオをターゲットにしており、どのような形で配信されるのかと尋ねたところ、

Laijie氏は、最初の納入は主に科学研究シナリオ向けであり、双方は取引以上の協力関係に達し、業界全体の上向きの発展を共同で促進したいと述べた。同氏は、スターダストインテリジェンスが4月に初めてデモンストレーションビデオを公開したとき、すでに多くの注文があったことを明らかにしたが、チームは現時点では同社の技術と具現化された産業はまだ強く結びついており、それを実行する必要があると考えていると明らかにした。製品の反復を通じて。

今後の計画について同氏は、チームには来年2つの核心があると述べ、1つは「力」の技術的利点に焦点を当て、基礎となるハードウェア設計において人間のような力の認識と制御を追求し続けることだという。 AIによる人間シミュレーションの究極を追求し、人間の希少な能力をロボットが迅速に再現できるようにすることです。

1. 車輪付きシャーシ人型の上半身、強さを正確にコントロールする「クリップハンド」

デモビデオからわかるように、ロボット S1 はさまざまな複雑なタスクを単独で、または遠隔制御下で完了することができ、その動作は非常にスムーズかつ高速です。

たとえば、S1 は、あなたが家にいないときに猫の世話をしたり、キャットフードを注ぐのを手伝ったり、VR リモコンで猫を楽しませるのを手伝ったりすることができます。

▲キャットフードを注いで猫をからかうロボットS1

パンケーキを作ったり、お皿を使ってパンケーキを裏返したりするのにも役立ちます。

▲パンケーキを作るロボットS1

S1は全身協調制御において、下肢と腰の協調による屈曲を実現し、動作空間を大幅に拡大します。たとえば、海苔ダンスの踊り方はこんな感じです。

▲海藻ダンスを踊るロボットS1

このような自由度と柔軟性が実現できる理由は、S1 自体のソフトウェアおよびハードウェア設計と AI がもたらす汎化能力と切り離すことができません。

S1 は車輪付きシャーシ + 人型上半身デザインを採用しており、2 フィートよりも安定して高速です。先端の最大移動速度は10m/sに達し、二足歩行の人型ロボットを大きく上回ります。昨日リリースされたばかりの Zhiyuan Yuanzheng A2 ロボットの歩行速度は 1m/s、同じくシャーシ + 人型上肢で設計された Yuanzheng A2-W の歩行速度は 1.5m/s です。

▲ボールを放つロボットS1

耐荷重に関しては、S1 シングルアームの定格荷重は 10kg、自重比は 1:1 です。

S1のハンドは、現在多くの人型ロボットが使用している器用なハンドとは異なる「クリップハンド」デザインを採用しています。 Zhidongzhi がロボットの外観デザインをもっと擬人化すべきではないかと尋ねたとき、Stardust Intelligent はどのような計画を立て、どのような検討を行ったのでしょうか?

Laijie 氏は、現在の 2 本指グリッパーはほとんどのタスクを完了でき、チームの「パワー」の利点と組み合わせることで、グリッパーの認識と制御を向上させることができると述べました。市場にある既存の器用ハンドのほとんどは、柔軟性と実用性のバランスがまだ取れていません。スターダストチームは実際に器用ハンドを開発しており、将来的にはリリースする予定です。器用な操作を実現するための重要な技術ポイントの 1 つは、Stardust の共同創設者である Dai Yuan 氏がこの分野で 10 年以上の研究開発経験を持っています。

2. フォースフィードバックルートを採用し、自己研究を行う人工知能ソフトウェアとハ​​ードウェアの統合システム

スターダスト インテリジェンスは、AI 用のソフトウェアとハ​​ードウェアの統合システム アーキテクチャを独自に開発し、AI とロボティクス技術を深く統合し、両方の利点を組み合わせて身体化されたインテリジェンスを共同で作成しました。

AI に関しては、マルチモーダル大規模モデルのサポートにより、S1 は複雑な環境でリアルタイムに認識、意思決定を行う能力に加え、インテリジェントな理解とマルチモーダルなインタラクティブな実行能力を備えており、次のことを実現できます。オブジェクト、タスク、および環境レベルの一般的な操作の一般化。

その中で、スターダスト インテリジェンスは、身体化された知性のデータ収集において重要なブレークスルーを達成しました。

AI の機能にとってデータは非常に重要ですが、ロボット モデルのトレーニング データは、大規模な言語モデルのようにオンラインで利用できません。また、毎日数千万台の実車が利用できる自動運転のようにリアルタイムで利用することもできません。データの量に加えて、データの次元もロボットにとって重要です。強度などの情報をどう収集するかは業界全体の課題だ。

S1は、豊富なセンサーとアクチュエーターにより、既存の実世界のビデオデータやヒューマンモーションキャプチャデータを低コストで活用できるほか、触覚、力覚、視覚、聴覚などの多次元かつ高品質なデータをユーザーから収集することができます。一人称視点。これらのデータを組み合わせることで、S1 はより効率的な大規模トレーニングを実施し、高品質のデータ収集のコスト、データの規模、新しいタスクのトレーニングの難易度を大幅に削減し、汎化機能を向上させることができます。

Laijie氏は、同社がデータファクトリーの構築も拡大しており、将来的には他の企業と協力してデータファクトリーを構築する可能性があることを明らかにした。

ロボットのハードウェアに関しては、S1 はリジッドとフレキシブルの結合伝達機構設計を採用しており、センサーを使用して力の伝達をリアルタイムで監視し、サイズを感知することで制御力の出力を正確に制御できます。軌道に頼るのではなく、人間のような力を計測します。これにより、S1 の安全性が大幅に向上し、運動中に人、物体、自分自身を傷つけることがなくなり、シーンの実装の基礎が築かれます。

三つ、16長年にわたるロボットの研究開発経験により、最初の製品は科学研究のシナリオに導入されました

スターダスト インテリジェンスは 2022 年末に設立され、深センに本社を置き、主な事業は自社開発の AI テクノロジーとロボット ハードウェアに基づいており、人間のように学習し、考え、働くことができる AI ロボットを製造しています。

Stardust Intelligence には 6 人からなる中核創設チームがあり、全員が Tencent RoboticsX Robotics Laboratory の出身です。創設者兼 CEO の Lai Jie は、ロボットの研究開発で 16 年の経験を持ち、西安電子科学技術大学を卒業し、その後武威大学でインテリジェント システムの修士号を取得しました。 2012 年から 2014 年まで、香港理工大学で助研究員として勤務し、その後、Baidu Xiaodu Robotics Team に入社し、その後、Tencent Robotics Laboratory に第 1 社員として入社しました。

スターダストインテリジェンスは今年1月、1年以上をかけてプロトタイプの研究開発を完了し、4月に初めてAIロボット「Astribot S1」をリリースし、人間とコンピュータのインテリジェントなインタラクションを通じて自律的にスタッキングを完了する能力を実証した衣類、アイテムの仕分け、掃除機をかける、掃除などのマルチモーダルな大型モデルのサポート。

▲Astribot S1 は衣類を折りたたむ

今回リリースされる新世代Astribot S1は、これをベースにさらに最適化を繰り返した製品で、一部のシード顧客向けにトライアル提供される予定だ。

なぜ2022年末にAIロボットを始めることになったのでしょうか?それは業界のどのような判断に基づいたものでしょうか?

Laijie 氏は Zhidongzhi 氏に、ロボット産業に 10 年以上従事してきましたが、ロボット産業が今日の高みに達することを常に望んでいたと語った。しかし現実には、ロボットの開発はこれまで比較的遅かった。 2022年に起業を決意したのは、同年4月にGoogleが提案したSayCanアルゴリズムが上位層モデルでブレークスルーを達成したのを見て、GPTに似たモデルが登場するのではないかと予感したためだという。現れるだろう。

彼は、上位層にはロジックを理解するためのモデルがあり、中間層には物理世界を理解するためのモデルがあり、最下位層には現実世界と対話するためのハードウェアがあり、この方法でのみシステム全体が真にインテリジェントになると考えています。

ライジエ氏はビジネスを始めてから 2 年間で、AI ロボットの分野でも大きな変化を目の当たりにしてきました。過去 2 年間の発展は実際に彼の予想を超えており、スターダスト インテリジェント チーム全体のモチベーションはプレッシャーよりもはるかに大きいと彼は言いました。

同氏の見解では、大型モデルとロボットの組み合わせは前段階の変化であり、後段階は両者を組み合わせた後に世界モデルが生み出される可能性がある傾向だという。

スターダスト インテリジェンスは、科学研究を最初のステップとして、科学研究、B サイド、C サイドを含む複数のシナリオで製品実装への道を模索します。 Laijie氏は、同社が国内外のトップクラスの大学と協力関係に達したことを明らかにし、12月に納入される最初の製品は大学の研究室に入り、実践を通じてデータフライホイールを構築する予定であると述べた。

結論：人工知能ロボットの実用化にあたっては、安全性と経済性が大きな課題となります。

AIロボットはますます普及しており、たとえば国内の新興企業Zhiyuan Robotや米国の新興企業Figureは、それぞれBYDとBMWの工場に「ネジ締め」のために人型ロボットを導入している。スターダストインテリジェンスも今年末までに量産を達成し、来年には大規模な商品化を開始する予定だ。

しかし、実装レベルでは、安全性と経済性は依然として AI ロボットが直面する重要な問題です。ロボットと人間の間の安全なインタラクションをどのように確保するか、またコストを削減して幅広い導入を実現するかは、ロボットメーカーや上流および下流の企業を含むサプライチェーン全体が共同で解決する必要がある難しい問題です。