ジェネシスAI、ロボットの器用さを向上させるGENE-26.5モデルを発表

GENE-26.5ロボットの脳は、巧みな両手操作による調理を可能にします。出典：Genesis AI

長年の研究開発を経て、人工知能の技術革新により、ロボットの巧みな操作能力は大幅に進歩しています。Genesis AIはGENE-26.5モデルを発表し、これによりロボットが「人間レベルの物理的操作能力」を持つことができると主張しています。

カリフォルニア州サンカルロスに拠点を置くこの企業は、GENE-26.5を大規模に訓練するための「無限量のデータを活用できるシステム」も発表しました。このシステムには、独自のデータエンジンと人間サイズのロボットハンドが組み込まれており、これにより人間の技術をロボットに直接移行させることができます。

「これらの革新技術は、従来ロボット工学の発展を妨げていたデータの制約を解消し、新世代の高生産性な汎用ロボットの道を切り開くものです」とGenesis AIは述べています。

「脳と手はロボット工学において最も重要で複雑な要素です。今日、私たちはこれらの分野で業界最先端の技術を発表します。初めて、人間の手だけが行えるようなタスクを、ロボットが信頼性高く、大規模にこなせるようになったのです」とGenesis AIの共同創設者でありCEOでもあるZhou Xianは語りました。

このスタートアップ企業は昨年、1億500万ドルの資金を調達して秘密裏に活動を開始しました。Genesis AIは自社を「人間レベルの知能と能力を持つ汎用ロボットを開発するグローバルなフルスタックロボット工学企業」と位置づけています。

GENE-26.5は複雑なロボットタスクに最適化されている

「GENE-26.5は、ロボット工学向けに特別に設計されたAI基盤モデルであり、大量のデータセットを処理し、多様な環境に適応することができます」とGenesis AIは説明しています。このモデルの目的は、ロボットが人間のような巧みさで複雑なタスクを実行できるようにすることです。Genesis AIは、GENE-26.5が将来、ロボットが迅速に展開され、新しい環境や未知のタスクにも対応できるようになるための重要な一歩だと考えています。

GENE-26.5の能力を示すために、Genesis AIはビデオを公開しました。このビデオでは、システムが人間のような流れるような動きや、正確で協調的な手の動きを複数の複雑なタスクで実行している様子が映し出されています。

• トマトを切ったり、片手で卵を割ったりしながら、両手を協調させて多段階の料理を作る
• 原材料を扱い、注ぎ入れ、混ぜ合わせ、空中でサービングするなど、スムージーを作る
• ピペッティングや液体の移動、空中での操作など、精密な実験を行う
• 電子工学や電気工学において最も困難なタスクの一つである、配線を整理して固定する
• ルービックキューブを連続して空中で操作し、協調的で高速な推理と正確な手首の動きが必要なタスクを解く
• 一度に4つの異なるサイズの物体を掴み、指定された場所に分類する
• 人間レベルでピアノを演奏し、非常に速くて複雑な曲を演奏する

Genesis AIは、GENE-26.5がロボットに広範な複雑なスキルと、これまでに達成されたことのないレベルの物理的操作能力を与えることができると述べています。

「汎用ロボット工学は、世界経済を再構築する可能性を持っており、AIの新しい章を開くことにもなる」とGoogleの元CEOでありGenesis AIの投資家でもあるEric Schmidtは述べています。「Genesisが提案するこのパラダイムシフトは、ロボット工学にとって重要なマイルストーンです。これは彼らのチームだけでなく、ロボット工学全体にとっても大きな意味を持ちます。”

ロボットのグリッパーは人間の手を模倣している

「物理的な形態の違いは、歴史的にロボットの性能や人間のデータから学ぶ能力を大きく制限してきました」とGenesis AIは指摘しています。

同社は、自社が開発した独自のハードウェアによってこれらの制限を解消したと主張しており、このハードウェアは人間の手を忠実に再現しています。エンドエフェクターは形態も機能も人間の手を反映しており、触覚センサー付きの電子皮膚を備えたデータ収集用のグローブと組み合わせて使用されます。

「人間がこのグローブを着用すると、グローブ自体、人間の手、そしてロボットの手の間で正確な1:1:1のマッピングが成立します」とGenesis AIは説明しています。「これにより、人間は大量の高品質なデータをロボットに提供することができ、それが直接ロボットのスキルにつながります。その結果、自然で人間らしい動きが実現され、複雑な物理的タスクや使用シナリオ、環境においても信頼性高く機能します。”

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低コストのハードウェアにより、大規模なデータ収集が可能になる

Genesis AIはまた、自社が開発したデータ収集用グローブが一般的なハードウェアよりも100倍安価であり、内部テストでは従来の遠隔操作方法よりも最大5倍のデータ収集効率を示したと述べています。この手法により、手頃な費用で継続的かつ大規模なロボット訓練が可能になるとされています。

同社はパートナー企業と協力し、実際の作業環境でこのグローブを使用していきます。日常的なタスクを行う際にこのグローブを着用するだけで、新たな種類の訓練データが得られるようになり、Genesis AIが「世界最大の人間のスキルライブラリ」と呼ぶものの構築に貢献することになります。

さらに、Genesis AIのデータエンジンは、カメラを装着した人間が撮影した自己中心的なビデオデータや、大量の人間中心のインターネットビデオを活用しています。同社は、この手法により基盤モデルがより効率的に学習でき、ロボットがより複雑なタスクを実行できるようになると主張しています。

「Genesisでは、ロボット工学の成功にはあらゆるレベルでの卓越した技術が必要だと考えています」とGenesis AIの共同創設者であり社長でもあるTheophile Gervetは述べています。「そのため、AIからハードウェアに至るまで、あらゆる層面で革新を続けています。すべての層をコントロールすることで、統合されたシステムを構築し、問題を包括的に解決することができます。このアプローチにより、前例のない大量のデータを活用することができ、それが基盤モデルが達成できる成果を決定づけるのです」

GENEは自動化された実験室でのピペッティング技術をデモンストレーションしています。出典：Genesis AI

GENEはシミュレーションを活用して訓練を加速させている

「ロボット開発は、伝統的にエンジニアリングの中で最も手作業が多い分野の一つです」とGenesis AIは述べています。同社はシミュレーションシステムを開発し、仮想世界と現実世界の間の差を縮めることを目指しています。そのレンダリングエンジンと超リアルな物理演算により、現実世界の条件を正確かつ信頼性高く再現することができ、ロボットが実際にその場でタスクを行うように動作させることができます。

このレベルのシミュレーションにより、ロボットAIスタックの開発、テスト、改善が大幅に加速されるとされています。チームは従来の物理的なテストよりもはるかに迅速にモデルを訓練し、評価することができます。従来の方法では、テストが遅く、費用が高く、規模を拡大することも困難でした。

「Genesisはロボット工学の発展の方向性を変えており、実世界で効果的に機能するAIをより近づけているのです」とKhosla Venturesの創設者でありGenesis AIの投資家でもあるVinod Khoslaは述べています。「Genesisが開発した画期的な基盤モデルは、人間中心のデータエンジンと独自のシミュレーション技術によって支えられており、開発速度を大幅に向上させ、商用顧客向けに即座にロボットを展開することが可能になるでしょう。」

Genesis AIは、近日中に今日発表された技術を基にした初の汎用ロボットを公開する予定です。同社はEclipse、Bpifrance、HSGの支援を受けており、Eric SchmidtやXavier Nielといったテクノロジービジョンリーダーや、Daniela Rus、Vladlen KoltunといったAIの先駆者たちも支援しています。

Genesis AIの基盤モデルにより、ロボットがルービックキューブを解くことができます。出典：Genesis AI