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2025-09-24 18:00:00
チェーンソーでハッキングされた4つの足すべてがハッキングされた後でさえ、rawを続ける4本足のロボットは、ほとんどの人にとって悪夢のようなものです。
Startup Skild AIの共同設立者兼CEOであるDeepak Pathakにとって、ディストピアの適応偉業は、より一般的な、より一般的なロボットインテリジェンスの励みになる兆候です。
「これは私たちがオムニボディの脳と呼ぶものです」とパタックは私に言います。彼のスタートアップはジェネラリストを開発しました 人工知能 ロボット工学の進出に関する重要な課題に対処するためのアルゴリズム：「ロボット、あらゆるタスク、1つの脳。それはばかげて一般的です。」
多くの研究者は、ロボットを制御するために使用されるAIモデルは、十分なトレーニングデータを収集できる場合、言語モデルとチャットボットを生成したものと同様に、前方の飛躍を経験できると考えています。
Algorithmsにテレオ操作やシミュレーションで特定のシステムを制御することを学ぶなど、ロボットAIモデルをトレーニングするための既存の方法は、十分なデータを生成しません、とPathakは言います。
Skildのアプローチは、幅広いタスクにわたって多数の異なる物理ロボットを制御することを単一のアルゴリズムに学習させることです。時間が経つにつれて、これは会社がSkild Brainと呼ぶモデルを生成します。研究者は、そのアプローチの概要を説明する学術論文のために、Locoformerと呼ばれるより小さなバージョンのモデルを作成しました。
このモデルは、脚の欠落や危険な新しい地形などの新しい状況に迅速に適応するように設計されており、学んだことを新しい苦境に適用する方法を見つけます。 Pathakは、アプローチを、大規模な言語モデルがそれを分解し、審議を独自のコンテキストウィンドウに戻すことにより、特に挑戦的な問題を引き受ける方法と比較します。
を含む他の会社 トヨタ研究所 そしてライバル 物理的知能と呼ばれるスタートアップ、より一般的に有能なロボットAIモデルを開発するためにレースをしています。しかし、Skildは、非常に多くの異なる種類のハードウェアに一般化するモデルをどのように構築しているかについては珍しいです。
ある実験では、Skildチームはアルゴリズムを訓練して、さまざまな形の多数のウォーキングロボットを制御しました。アルゴリズムが実際の2本足のロボット（トレーニングデータに含まれていないシステム）で実行されると、動きを制御して歩き回ることができました。
ある時点で、チームは、会社のオムニボディの脳を実行する4本足のロボットが、後ろ足に置かれるとすぐに適応することを発見しました。後肢の下の地面を感知するため、アルゴリズムはロボット犬をヒューマノイドであるかのように操作し、後ろ足を散歩させます。
ジェネラリストのアルゴリズムは、極端な変化をロボットの形状に適応させることもできます。たとえば、足が縛られたり、切り取られたり、長くなるように修正された場合です。また、チームは、脚だけでなく、車輪と四分流のロボットで2つのモーターを無効にしようとしました。ロボットは、不安定な自転車のように2つの車輪でバランスをとることで適応することができました。
Skildは、ロボット操作のために同じアプローチをテストしています。シミュレートされたロボットアームの範囲で球の脳を訓練し、結果として得られるモデルがなじみのないハードウェアを制御し、照明の減少のような環境の突然の変化に適応できることを発見しました。 Startupはすでにロボットアームを使用する一部の企業と協力しているとPathakは言います。 2024年、同社はラウンドで3億ドルを調達し、同社を15億ドルと評価しました。
Pathak氏は、結果は一部の人にとっては不気味に見えるかもしれないと言いますが、彼にとって、彼らはロボットの一種の物理的な緊張の火花を示しています。 「個人的にはとてもエキサイティングです」と彼は言います。
Skildの多才なロボットの脳についてどう思いますか？にメールを送信します [email protected] 私に知らせてください。
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#このAI駆動のロボットはチェーンソーで攻撃しても続けます