家1X、ロボットの視覚学習を推進する「World Model」を発表
ヒューマノイドロボット「Neo」を開発する1X社は、現実世界の力学を理解し、ロボットが自律的に学習できるように設計された新しいAIモデルを発表した。
「1X World Model」と名付けられたこの物理ベースのモデルは、映像入力とプロンプトを活用し、Neoロボットに新たな能力を付与する。1Xによると、このシステムにより、ロボットは当初のトレーニングの範囲を超えたタスクを学習できるようになるという。
この発表は、1Xが家庭用ヒューマノイド「Neo」の発売準備を進めている時期と重なっている。同社は10月から予約受付を開始しており、今年中の出荷を予定している。同社の広報担当者は、具体的な出荷スケジュールや注文数の開示を控えたものの、予約数が予想を上回っていることだけは明らかにした。
「長年にわたりワールドモデルの開発とNeoの人間のようなデザインの改良を重ねた結果、Neoはオンライン動画から学習し、その知識を物理世界に直接応用できるようになりました」と、1Xの創業者兼CEOであるBernt Børnich氏は述べた。「事前の例がなくてもプロンプトを新しい行動に変換することで、これはNeoが自己学習を行い、幅広いタスクを習得する能力の始まりを意味します。」
ロボットがあらゆる指示を行動に変換できるという主張は野心的であり、完全に正確とは言えない。例えば、単にNeoに「車を運転しろ」と指示したからといって、すぐに縦列駐車ができるようになるわけではない。しかし、学習プロセスは確かに進行中である。
同社の広報担当者は、現在のワールドモデルでは、ビデオによる指示だけでNeoロボットが即座に新しいタスクを実行できるようにはなっていないと説明した。代わりに、特定の指示に関連付けられたビデオデータがモデルによって処理され、そこから得られた知見がロボットネットワーク全体に共有される。これにより、物理世界に対するロボット群の集合的な理解が深まり、実践的な知識が拡大する。
また、このモデルは、Neoが与えられた指示をどのように解釈し、対応を計画しているかを可視化する。この行動データは、1Xがモデルを訓練する上で役立ち、ロボットが全く新しい指示にも効果的に対応できる未来へと向かう一助となる。
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コメント (1)
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![MatthewBaker]()
Interesting approach, but I'm a bit skeptical about how well a physics-based world model can handle the messy unpredictability of real environments. The video input part sounds promising for learning, but I wonder about the computational cost and if it'll lead to robots that are good at specific tasks but lack common sense. The race for humanoid AI is heating up! 🤖
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