Figure は人型ロボット開発のために 6 億 7,500 万ドルを調達

本日、Figure はシリーズ B で 6 億 7,500 万米ドルという驚くべき資金調達を発表し、これにより同社の価値はさらに驚くべき 26 億ドルと評価されます。 Figure は、多目的または汎用 (質問者による) 二足歩行または人型 (質問者による) ロボットの開発に取り組んでいる企業の 1 つです。 この評価で驚くべきことは、Figure のロボットがまだ開発段階にあるということです。ただし、今週投稿された新しいビデオで実証されているように、急速な進歩を遂げています。

この資金調達ラウンドは、Microsoft、OpenAI Startup Fund、Nvidia、Jeff Bezos (Bezos Expeditions 経由)、Parkway Venture Capital、Intel Capital、Align Ventures、ARK Invest から提供されています。 Figure は、この新たな資金を「AI トレーニング、ロボット製造のスケールアップ、エンジニアリングの人員拡大、商業展開の取り組みの推進」に使用する予定であると述べています。 さらに、Figure と OpenAI は、「ヒューマノイド ロボットの次世代 AI モデル」の開発で協力する予定です。これは、「ヒューマノイド ロボットの言語による処理と推論の能力を強化することで、Figure の商業スケジュールを加速するのに役立ちます」。

商用タイムラインに関する限り、最新のアップデートは次のとおりです。

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そして、ここで何が起こっているのかをすべて理解するために、Figure のシニア ロボット工学/AI エンジニアである Jenna Reher に大量の質問を送りました。

「完全自律型」とは正確には何を意味しますか?

ジェナ・レハー： この場合、ロボットを地面に置き、他のユーザー入力を行わずにタスクを開始するだけです。 ここで見ているのは、ビン検出に学習済みビジョン モデルを使用していることで、ターゲット ビンを基準にしてロボットの位置を特定し、ビンの姿勢を取得できるようになります。 その後、ロボットはゴミ箱の届く範囲まで自らをナビゲートし、ゴミ箱の姿勢に基づいて掴みポイントを決定し、手にかかる力の測定によって掴みの成功を検出できます。 ロボットが向きを変えてコンベアを確認したら、残りのタスクは同様の方法で開始されます。 このようにすることで、テスト空間内でビンやコンベアを移動したり、ロボットを別の位置から起動したりしても、タスクを正常に完了できます。

このテイクを得るのに何テイクかかりましたか?

リハー: 私たちはしばらくの間、ラボでの作業の一環としてこのユースケースを一貫して実行してきました。そのため、ここでの撮影のために実際に大きな変更を加える必要はありませんでした。 午前中に2、3回練習をして、その後3テイクの撮影をしました。 すべてのテイクが成功したため、追加作業により、最もきれいなテイクを表示できるようにする必要がありました。

Advanced Actuator Lab には何が戻っていますか?

リハー: 当社には、将来のロボット向けのエキサイティングなカスタム アクチュエータの設計に取り組んでいる素晴らしいチームがあり、現在のロボットに搭載されているアクチュエータのサポートと特性評価も行っています。

これは「スピードと人間」を表す非常に具体的な数字です。 どの人間に対してロボットの速度を測定しましたか?

リハー: ブレットの時間を計った [Adcock, founder of Figure] そして数人の劣等なエンジニアがそのタスクを実行し、その平均値を取得して大まかなベースラインを取得しました。 注意深い人なら、この一見具体的すぎる数字は、人間の速度が 1/6 であることを示しているだけだということがわかります。 ここで私たちが言おうとしている主な点は、現在人間の速度を下回っていることを認識しており、これは改善する際に追跡する重要な指標であるということです。

テザーは何のためにあるのですか？

リハー: このタスクでは現在、カメラ データをロボット外で処理していますが、行動計画と制御はすべて胴体にあるコンピューター上で行われています。 近い将来、すべてのオンボードパッケージングが完了すると、当社のロボットは完全にテザーレスになるはずです。 私たちは、他のすべてのシステム エンジニアリングや統合の取り組みと並行して、ここ Figure のラボでビヘイビアーの開発を迅速に行ってきました。そのため、定期的なアップデートをリリースしようとしているときに、これらの微妙な並列スレッドがすべて収束していることに気づいていただければ幸いです。

一体どうやってロボット研究室をあんなにきれいに保っているのでしょうか？

リハー: これまでに撮影したものはすべて大規模なロボット テスト ラボ内で撮影されたものであるため、人の机がスペースに侵入しないと、エリアをきれいに保つのがはるかに簡単になります。 カメラが別の方向を向いていた場合、そのレベルの清潔さは保証されません。

後ろのロボットは元気ですか？

リハー: はい！ もう 1 台のロボットは、操作チームがさらなる操作タスクを行うための訓練に戻ることができるよう、撮影が終了するのを辛抱強く背景で待っていました。 近い将来、そのロボットを主役にしたさらなる開発を共有できることを願っています。

そのトートバッグにボウリングのボールを 1 つ入れたらどうなるでしょうか?

リハー: ボウリングのボールは、投げ入れたときの衝撃に加えて、主に移動する質量により、この作業にとって特に脅威となります。おそらく、ロボットは最終的にトートを落とし、立ったままになり、作業を中止するでしょう。 ここに示されている内容では、トートの質量が事前にわかっているため、全身コントローラーが操作タスクを追跡しながら外力を補償できると仮定しています。 このような大きな未知の外乱に反応し、推定することは困難な問題ですが、私たちは確実に取り組んでいます。

ロボットがトートバッグをコンベアに置いた後にとる、まさに禅の腕と手のポーズについて詳しく教えてください。

リハー: なんだか禅っぽいですね！ コーヒーのビデオをもう一度見ると、ロボットが淹れ始めた後に同じポーズをとっていることに気づくでしょう。 これは、ロボットが設計された動作または学習されたポリシーを実行するコマンドを待っている間に、コントローラーが操作タスクの間に入るリセット ポーズです。

指は見た目よりも壊れにくいですか？

リハー: 見た目よりも頑丈ですが、決して損傷を受けないわけではありません。 この設計は非常にモジュール化されており、これは非常に優れています。つまり、1 本または 2 本の指を損傷しても、少数の部品を交換するだけですべてを元の状態に戻すことができます。 現在の指は、ひどい転倒による直接的な衝撃に必ずしも耐えられるとは限りませんが、トートバッグを持ち上げたり、操作作業を一日中問題なく行うことができます。

Figureのロゴは足音でしょうか？

リハー: 私がフィギュアのロゴが好きな理由の 1 つは、見方によってさまざまな解釈ができることです。 場合によっては、足跡プランのロールアウトのように見える単なる F の場合もありますが、ロゴ アニメーションの一部はアクティブな足踏みのように見えます。 もう 1 つの考えられる解釈は、占有グリッドです。