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tencent technology news (zhou xiaoyan) 9月6日のニュースによると、身体化インテリジェンス分野の新興企業であるqiongche intelligenceは、数億元相当のエンジェルラウンドとプレaラウンドの資金調達を完了したと発表した。この資金調達ラウンドはprosperity7 venturesとgf xindeが共同主導し、zeyu capital、sinovation ventures、qiji chuangtan、plug and play china、mfund capitalなどの投資機関が参加した。

7 月 5 日の世界人工知能会議で、qiongche intelligent は現場でロボットの「キュウリを切る」デモンストレーションを行い、かつてロボットが人間の「毛を剃る」ビデオを投稿しました。これら 2 つの細心の注意を払う作業を実行できる能力の背後にある人々のために。 、qiongche intelligenceの創設者であるlu cewu氏はtencent technologyに対し、この技術には主に2つの側面があり、1つはロボットのタスクの理解であり、もう1つは制御インテリジェンスであると語った。

「ロボットが物事をうまくやりたい場合、ロボットは「力」フィードバックを理解する必要があります。たとえば、人間がボトルのキャップをひねる動作には力の役割が含まれます。そして、それをロボットにマッピングするということは、力と位置を組み合わせる決定を下すことを意味します。そうしないと、力が強すぎるか、小さすぎてきれいに剃ることができません。」

身体化された知能は現在、物理世界をより適切に記述する方法やロボットと対話する方法など、いくつかの困難な問題に直面しています。

一方で、物理世界を記述するという点では、現実世界の複雑な問題を扱う場合、既存の自然言語と視覚モデルは理想的ではありません。言語と視覚だけに頼って物理世界を完全に理解することは困難です。一方で、人間とコンピュータのインタラクションを実現するには大量のデータが必要であり、大規模な身体化知能モデルのトレーニングに必要なデータ取得はコストが高く非効率的であり、統一された標準もありません。

これらの問題に対応して、qiongche intelligence は、一般的なスキルを反復することで低コストのソリューションを提供する「力中心の」身体化脳システムをリリースすることを提案しています。

一般的な身体化知能システムは、主に視覚モデルと言語モデルに依存して環境とタスクについて学習および推論し、模倣学習または強化学習を通じてロボットの意思決定を最適化します。 qiongche intelligence は、力の多次元モードと制御戦略を学習空間に導入し、物理的常識と行動的意思決定を組み合わせた身体化されたインテリジェンスのフレームワークを構築します。このフレームワークは、物理世界の大規模モデルを使用して、タスクの操作における物理的な常識を理解します。

さらに、qiongche intelligence は、「力の感覚」と位置認識を組み合わせて意思決定制御をより正確にする、力と位置のハイブリッド ロボット動作モデルを発表しました。 qiongche intelligence は、「この 2 部モデルの共同トレーニング方法により、データ要件が軽減されると同時に、実際のアプリケーションの効率と実現可能性が向上します。」と述べています。

lu cewu は、スタンフォード人工知能研究所の博士研究員時代に、li feifei 教授と leo guibas 教授 (国家工学院の学者) に師事しました。彼は現在、上海交通大学の教授であり、中国の初期の学者の 1 人です。中国における具体化されたインテリジェンスの分野。

lu cewu のチームはもともと anygrasp クローリング アルゴリズムを提案しました。さらに、このチームの rh20t データ セットは、力覚情報を含む最初の大規模な身体化されたデータ セットでもあり、open x 実施データセット国際共同身体化インテリジェンス カンファレンスにも招待されました。 . データセット プロジェクトをスケールします。

qiongche intelligence の共同創設者である wang shiquan は、スタンフォード大学で博士号を取得し、上海交通大学の客員教授であり、上海科学技術協会常務委員会のメンバーでもあります。彼は 2016 年に feixi technology を設立しました。ロボット製品は、工業製造、食品加工、医療サービスなどのさまざまな業界で使用されています。

今回の資金調達に関して、lu cewu氏は今後も身体化知能技術の導入と産業化を推進すると述べた。