カリフォルニアに本拠を置くロボット企業である Figure AI は、同社の人型ロボット Figure 02 を最初の商用クライアントに導入し、歴史を作りました。これは、人型ロボットが研究開発から実際の産業応用へと移行するロボット工学における重要な瞬間を示しています。
Figure AI の創設者兼 CEO、ブレット・アドコック氏、でニュースを共有しましたLinkedIn: 「エキサイティングなニュースです。今日、Figure は正式に収益を生み出す企業になりました。今週、私たちは F.02 人型ロボットを商用クライアントに納品し、現在鋭意作業中です。」
導入は広範な開発と厳格なテストに基づいて行われますが、クライアントの ID と特定のタスクは残ります。
コンセプトから導入まで: Figure AI の旅
Figure AI は 2023 年 1 月にステルス状態から出現し、10 月までに急速にヒューマノイド ロボット工学のリーダーとしての地位を確立しました。 2023 年に最初のプロトタイプである Figure 01 を発表し、サウスカロライナ州スパータンバーグの BMW 施設で試験を実施しましたが、このロボットは、精度と適応性が必要な作業である、取り付けられた板金部品を生産ラインで自律的に処理する能力を実証しました。.
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最初のモデルのアップグレード バージョンとして 8 月に発表された図 02 は、機動性、機敏性、AI 主導の意思決定が強化されています。これらの改善により、ロボットは現実世界に展開できるようになりました。 Adcock 氏は、同社の急速な進歩を振り返り、「C-Corp の申請から人型ロボットの収益に到達するまで 31 か月かかりました。」
AI 統合: ロボットと人間の間のギャップを埋める
図 02 の際立った特徴は、OpenAI の自然言語処理 (NLP) 機能との統合であり、これによりロボットは音声指示を解釈し、状況に応じた対話を行うことができます。 AI を活用することで、Figure 02 は静的プログラミングを超えて、さまざまな産業環境に動的に適応できます。
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OpenAI と Figure AI のコラボレーションは、ロボット工学の進歩という広範なビジョンと一致しています。 Figure 02 は人間の従業員とシームレスに対話することができ、より協力的で効率的な職場環境を促進します。11 月、OpenAI は Meta の拡張機能を担当するエンジニアリング スペシャリストである Caitlin Kalinowski を採用しました。リアリティハードウェアは、消費者向けハードウェアとロボット工学の取り組みを担当します。
より広い文脈: ヒューマノイド ロボット工学の台頭
Figure AI の成果は、ヒューマノイド ロボット工学における大きな進歩の波の一部です。 Agility Robotics、Boston Dynamics、Tesla などの企業は、倉庫の自動化から複雑な製造作業に至るまで、さまざまな用途でロボットが達成できることの限界を押し広げています。
人型ロボットの市場は、進歩の中で急速に成長する見込みです。人工知能で。 ABI Research によると、この業界は 2022 年から 2030 年の間に 96% の年間平均成長率 (CAGR) で成長すると予測されており、年間出荷台数は 2025 年の 1,000 台から 2030 年までに 182,000 台に増加すると予想されています。
しかし、課題は依然として存在します。安全基準、コストの最適化、スケーラブルなユースケースは、依然として広範な導入に対する重大な障壁となっています。 Gartner の最新の「ハイプ サイクル」では、人型ロボット工学が初期段階にあり、テクノロジーがまだ成熟していることが示されています。
ロボット工学の加速における Genesis Simulator の役割
Figure の人型ロボットやその他のロボット工学プロジェクトは、最近明らかになった Genesis シミュレーターによって提供されるような自律学習機能を使用して、ロボットを仮想トレーニング環境に置くことで、より迅速に進化すると予想されます。
Genesis が提供するものは、ロボット用の仮想プラットフォームにより、現実世界の状況よりも最大 81 倍の速さでスキルを習得できます。これにより、ロボットはわずか数時間で数十年にわたるトレーニングを受けることができます。
Jim Fan 氏、共著者。 Genesis プロジェクトでは、その可能性を強調しました。「1 時間の計算時間で、ロボットに 10 年間のトレーニング経験が与えられます。これにより、ネオは Matrix Dojo で瞬く間に格闘技を学ぶことができました。」この機能は、ロボットのトレーニングと展開に関連する時間とコストの削減に大きな意味を持ちます。
Genesis のテキストからワールドへの生成機能により、その実用性がさらに高まります。このシミュレータを使用すると、自然言語の記述を動的な 3D 環境に変換することで、研究者は複雑なシナリオを前例のない簡単に設計およびテストできるようになります。
将来の課題と機会
Figure 02 の展開と Genesis のようなツールの出現は、AI を活用したロボット工学の変革の可能性を強調しています。これらの進歩により、トレーニングの高速化、適応性の向上、人間と機械間のシームレスなコラボレーションが可能になり、業界が再構築されています。
しかし、前進する道には障害がないわけではありません。職業上の置き換えやアルゴリズムによる偏見などの倫理的懸念については、慎重な検討が必要です。 Genesis のようなオープンソース プラットフォームは、AI 開発における透明性と説明責任を促進することで、これらの問題の解決に役立つ可能性があります。
