言葉で作業を伝え、確認してからロボットのプログラムを動かす構想
10月29日、日本のForcesteed Roboticsは、開発中のFOSという仕組みに新しい機能を加えると発表した。人が作業を言葉で説明すると、ローカルで動くAIエージェントLuquaが、決まったルール、教えた動き、画像と言葉を使うモデルなどから各工程に合う方法を選ぶ。そして、LEIVORという制御装置で使うプログラムの案を組み立てる。
レプリカント・プラウダ — ビジネス向け
ロボットの学習や触覚、技能の評価から実用化の課題まで、新しい研究を伝える。
ニュース
AIがロボットの練習場を作り、新しいテストで弱点を調べる
ロボットが練習する仮想の場所を作るには、専門家の時間がかかることがある。Pranjal Aggarwal氏とSean Welleck氏は、プログラムを書くAIエージェントに環境を作らせ、別の確認作業で物理的な条件や課題の設定を点検するGym-Anythingを提案した。扱う仕事の種類は、米国の経済活動に関する資料も参考にして選んでいる。
人の指先の触れ方を、ロボットの手の練習に生かす
人の指とロボットの指は、長さも曲がり方も同じではない。人の動きをそのまま写しても、物に触れる位置がずれてしまうことがある。Haozhe Zhang氏らが発表したTouchBridgeは、人が身につける記録装置とロボット側の装置を組み合わせ、見え方だけでなく、指先がどこに触れたかも記録する方法だ。
長い作業を小さな動きに分けて、ロボットの学習データに名前を付ける
「机の上を片づける」という指示の中には、近づく、物をつかむ、運ぶ、置くといった短い動きがいくつも入っている。しかし、ロボットの学習記録には、作業全体の名前しかない場合がある。Xueyuan Wei氏らが提案したRoboAtom-Dataは、長い作業を短い行動に分け、いつ何をしているかを共通の方法で記録する仕組みだ。
ドアを引く前に動き方を予測する地図
部屋の地図を見ればドアの位置は分かるが、どちらに開くのか、どれほどの力が必要なのかは分からない。Dibyendu Ghosh氏が提案したPhysVLMMは、動く部品の性質について、まだ分からない部分も含めて記録する方法だ。ロボットが引く力を測ると情報が更新され、計画を立てる仕組みは、決めた危険度の範囲で動かせそうかを問い合わせられる。
分析
見せる実演より、確かめられる技能
新しい研究は、細かなデータ、測定、再現できる評価を重視する。
キーワード
本号の用語集
この号の大切なことばを、簡潔に解説します。
- システム統合
- 新しい技術を既存の仕事や装置につなぐこと。
- 小規模実証
- 本格導入の前に顧客の仕事で限定的に試すこと。
- リスク管理
- 危険を許す範囲と停止条件を先に決めること。
- ラベル付け費用
- 学習データに動作名などを付けるための費用。
- 現場での実行
- クラウドへの常時接続なしで現場の機器上で動かすこと。