NVIDIAのヒューマノイドロボット開発の最新ニュース！

目次

【第1章】イントロダクション 【第2章】NVIDIA Gear Labの紹介 【第3章】グローボット：ヒューマノイドロボットの基礎モデル 【第4章】NVIDIAのロボット学習技術 【第5章】1Xテクノロジーズのイブとネオ 【第6章】人間の動きを模倣する一括トレーニング 【第7章】ボット同士の学習データの共有 【第8章】AIとロボット工学の融合 【第9章】ロボットのスケーリングと大量生産 【第10章】将来の展望

🔥第2章 NVIDIA Gear Labの紹介

NVIDIAのGear Labは、ヒューマノイドロボットの開発を専門としている。その創設者であるJim FanとYuk Juuは、Gear Labの目標がどのようなものであるかを説明するための新しいビデオを公開した。このビデオでは、彼らのアーティフィシャルインテリジェンス技術がどのような進歩を遂げてきたのか、および彼らが具体的に取り組んでいることについて詳しく説明されている。Gear Labでは、自然言語命令の追跡と人間のビデオを通じた新しいスキルの習得を可能にする基礎モデル「Gro」を開発している。この基礎モデルは、ヒューマノイドロボットが自然言語の命令に従うことができ、人間のビデオとデモから新しいスキルを習得できるようにするものだ。

コンテキストリッチマニピュレーションの進歩

ビデオでは、Gear Labの最新のソフトウェアアップデートによって、コンテキストリッチマニピュレーションのスキルが大幅に向上したことが紹介されている。このアップデートにより、Gear Labのヒューマノイドロボットは、さまざまなタスクを実行するために、単一のニューラルネットワークウェイトを使用することができるようになった。このニューラルネットワークウェイトは、ゼロショットの動作を可能にする設計になっており、一度シミュレーションを行えば、実際の作業時に再トレーニングする必要がなくなった。

柔軟なオブジェクトの操作と収納

成果の一部として、ビデオではヒューマノイドロボットが柔軟なオブジェクトの操作や収納に成功している様子が示されている。その中でも特に注目されるのは、ボックスのフタの操作である。ヒューマノイドロボットは、ボックスのフタを自動的に開閉することができ、中に物を詰める作業も自動的に行うことができる。これは、実際の物流センターでよく行われる作業であり、効率的で確実な作業を実現するために重要なスキルである。

複数のボットの学習データの共有

Gear Labでは、複数のボットによる学習データの共有も行われている。異なるボット同士で学習データを共有することにより、ボット同士の知識やスキルを相互に伝達することができる。これにより、各ボットは個別に学習するだけでなく、他のボットから得られる情報を活用してスキルを習得することができるようになる。この共有の仕組みにより、より高度な作業やタスクの実行が可能となり、効率的な生産性の向上が期待される。

✨ハイライト

• NVIDIA Gear Labは、人間の動きを模倣するヒューマノイドロボットの開発に取り組んでいる。
• Gear Labの最新のソフトウェアアップデートにより、コンテキストリッチマニピュレーションのスキルが大幅に向上した。
• Groモデルを使用して、ボットは自然言語の指示を理解し、人間のビデオとデモから新しいスキルを習得することができる。
• ボット同士の学習データの共有により、知識やスキルを相互に伝えることができる。

この章では、Gear Labの紹介と最新のアップデートについて詳しく説明しました。NVIDIAの取り組みにより、ヒューマノイドロボットの設計と開発が進歩し、より多くのタスクを実行できるようになりました。次の章では、NVIDIAのロボット学習技術について詳しく見ていきましょう。

【次の章】NVIDIAのロボット学習技術

🔥第3章 NVIDIAのロボット学習技術

NVIDIAは、ロボット学習技術の開発に取り組んでおり、その成果をGear Labというグループで実践しています。Gear Labの目標は、人間の動きを完全に模倣することができるヒューマノイドロボットの開発です。この章では、NVIDIAが開発した「Gro」モデルやその他の技術について詳しく見ていきましょう。

「Gro」モデル：ヒューマノイドロボットの基礎モデル

「Gro」モデルは、Gear Labが開発したヒューマノイドロボットの基礎モデルです。このモデルは、自然言語の指示と人間のビデオデモを入力として受け取り、次のアクションをロボットに実行させることができます。Isaac labというロボット学習アプリケーションやosmoというコンピューティングオーケストレーションサービスを使用して、「Gro」モデルをトレーニングし、GPUによるシミュレーションから実世界への移行を可能にしています。

ニューラルネットワークによる学習と推論

「Gro」モデルは、ニューラルネットワークによる学習と推論を使用して、ロボットが新しいスキルを習得する仕組みを実現しています。人間のデモンストレーションを通じて学習したロボットは、日常のタスク（例: ジュースをしぼる）をこなすことができます。このモデルは、訓練データをシミュレーションで行い、その後、実世界に適用することで、ロボットが高度なスキル（例: 調整や器用な操作）を学ぶことができます。

大規模な言語モデルとの連携

「Gro」モデルは、大規模な言語モデルとの連携によって、自然言語の指示に従い、動作を生成することができます。例えば、「Hi, Gro! Can you give me a high five?」と話しかけると、ロボットは高い確率でハイタッチをすることができます。また、特定の動きを指示する場合にも、大規模な言語モデルを使用してモーションを生成することができます。「Gro」モデルは、人間の動きを観察することで、一般的なスキル（協調性や器用さなど）を習得することができます。

NVIDIAのロボット学習技術は、ヒューマノイドロボットの開発において革新的な進歩を遂げています。次の章では、1Xテクノロジーズのイブとネオについて詳しく見ていきましょう。

【次の章】1Xテクノロジーズのイブとネオ

🔥第4章 1Xテクノロジーズのイブとネオ

1Xテクノロジーズは、ヒューマノイドロボットの開発に特化したノルウェーの企業です。彼らはGear Labと提携し、イブとネオという2つのヒューマノイドロボットを開発しています。イブは車輪を備えた最初のバージョンであり、ネオはより高度なモデルで、手と足を持ち、人間の動きをより正確に模倣することができます。この章では、1Xテクノロジーズのイブとネオについて詳しく見ていきましょう。

イブ：車輪付きのヒューマノイドロボット

イブは、1Xテクノロジーズが最初に開発したヒューマノイドロボットであり、車輪が特徴です。イブは、シンプルな手を持っており、さまざまなタスクを実行することができます。ビデオでは、イブがTシャツを折りたたんだり、物を手渡したりする様子が示されています。また、イブは箱の蓋を開閉することもでき、パッキングの作業を円滑に行うことができます。

ネオ：進化したヒューマノイドロボット

ネオは、1Xテクノロジーズが開発中のより高度なヒューマノイドロボットです。ネオは、イブと比較してより正確な動きを実現するために設計されています。ネオは、手や足の動きをよりリアルに再現することができ、人間の動きをより正確に模倣することができます。ネオは、高度な作業やタスクの実行において、さらなる能力向上が期待されています。

1Xテクノロジーズのイブとネオは、ヒューマノイドロボットの開発において革新的な進歩を遂げています。次の章では、人間の動きを模倣する一括トレーニングについて詳しく見ていきましょう。

【次の章】人間の動きを模倣する一括トレーニング