「メタは家事で人間とロボットのコラボレーションを探る」

メタは、特に自宅で人間とロボットがどのようにチームを組むことができるかを深く掘り下げることを目的とした、Partnrと呼ばれるクールな新しいイニシアチブを展開しました。私たちは、床を掃除したり、食事をしたり、注文したピザをつかむなどの日常的なことについて話しています。ご存知のように、ロボットにすべての雑用をするという夢は？それは永遠に存在しており、誰が「ジェットソン」からロージーを忘れることができますか？彼女は年齢の頼りになる例であり、ロボットのメイドが何ができるかを見せてくれました。しかし、ロボットの掃除機を除いて、本物になりましょう。ホームロボットは実際には離陸していません。それらはしばしば高価すぎる、信頼性が十分ではない、または単にコストを正当化するのに十分なことをしないでください。人々が興味を持っていないということではありません。それはまさに他に何もスイートスポットにヒットしていないということです。

私たちの家にもっと多くのロボットを入れると、彼らが私たちとどれだけうまく機能できるかに依存するかもしれません。ホームロボットの最初のバッチがすべてを自分で処理することを期待しないでください。最高のロボットの掃除機には、時々少し助けが必要です。それがPartnrが登場するところです。Metaは、人間とロボットがどのようにチームを組んでホームタスクに取り組むことができるかに関するデータを測定および収集する方法として使用しています。彼らは、皿洗いからおもちゃの拾いまで、なんと100,000のタスクでベンチマークをまとめました。さらに、PARTNRデータセットを削除しています。これは、AIモデルのトレーニングに最適なシミュレーションでこれらのタスクを行っている人々を示しています。

シミュレーションは最近ではかなり便利で、実際の生活で永遠にかかるスナップで物事をテストすることができます。しかし、メタはそこで止まっていません。彼らはすでにボストンダイナミクスのスポットロボットでPartNRモデルを試していますが、それはうまく機能しています。彼らは、ロボットが決定を下すときに何を考えているかを示す混合現実のインターフェイスを調理しました。

「人間とロボットがどのように協力できるかには、成長し、革新する余地がたくさんあります」とメタは言います。 「PartNRを使用すると、ロボットをヘルパーとしてだけでなく、パートナーとして見ています。この素晴らしい分野で研究を開始したいと考えています。」

Age Techの世界も有望に見えます。たとえば、Labradorのサービングカートを撮影してください。それは、テクノロジーが年配の人々が自分で生きるのにどのように役立つかを垣間見ることです。しかし、これらのシステムが標準になる前に、メタが取り組んでいるものの種類について、より多くの進歩が必要です。

そして、ヒューマノイドがあります。ある日、家の周りに手を貸すことができる2本足のロボットです。今のところ、それらはかなり高価であり、私たちが望むほど信頼性がありません。そのため、ほとんどの企業が最初にビジネスアプリケーションに焦点を当てています。しかし、物事をスケーリングしてAIを前進させ続けることができれば、誰が知っていますか？工場の床からリビングルームまで、これらのロボットがあらゆる種類のタスクを処理しているのを見るかもしれません。それを実現することの大部分は、人間とロボットがどのように協力できるかを釘付けにすることです。それがまさに、メタがPARTNRで達成したいことです。