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マイクロソフトは、言語、タッチ、シミュレーションを物理的な AI システムに融合させた Rho-alpha でロボットを工場から解放したいと考えています

ロボットは、予測可能な工場環境から離れると、依然としてすぐに故障します。Microsoft Rho-alpha は言語理解をロボットの動作制御に直接リンクします触覚センシングはソフトウェアと物理的動作の間のギャップを縮める上で中心となりますロボットは、予測可能な環境と制限された偏差を備えた厳しく管理された産業環境内では長い間確実に動作してきましたが、それ以外では苦戦することがよくあります。この問題を軽減するには、 マイクロソフト 発表しました ローアルファは、Phi ビジョン言語シリーズから派生した最初のロボット工学モデルであり、ロボットには指示を見て理解するためのより良い方法が必要であると主張しています同社は、厳格なスクリプトに従うのではなく、変化する条件に対応することでシステムが組立ラインを超えて動作できると信じています。 あなたは好きかもしれません Rho-alpha の目的は何ですかMicrosoft はこれを、広く物理 AI と呼ばれるものに関連付けます。物理 AI では、ソフトウェア モデルが、構造化されていない状況でマシンを導くことが期待されています。言語、認識、行動を組み合わせて、固定された生産ラインや指示への依存を減らします。Rho-alpha は、自然言語コマンドをロボット制御信号に変換し、2 つのロボット アーム間の調整ときめ細かい制御を必要とする両手操作タスクに焦点を当てています。Microsoft は、このシステムを、認識と学習入力の両方を拡張することで、典型的な VLA アプローチを拡張したものであると特徴付けています。TechRadar Pro ニュースレターにサインアップして、ビジネスの成功に必要なトップ ニュース、意見、機能、ガイダンスをすべて入手してください。Microsoft Research Accelerator のコーポレート バイス プレジデント兼マネージング ディレクターのアシュリー ローレンス氏は次のように述べています。「物理システム向けのビジョン言語アクション (VLA) モデルの出現により、システムははるかに構造化されていない環境において、人間と並行して自律性を高めながら認識、推論、行動できるようになりました。」Rho-alpha には、視覚に加えて触覚センシングが含まれており、現在開発中の力などの追加のセンシング方式も含まれています。これらの設計上の選択は、シミュレートされた知能と物理的な相互作用の間のギャップを狭めようとする試みを示唆していますが、その有効性はまだ評価中です。 あなたは好きかもしれません Microsoft のアプローチの中心部分は、限られた大規模ロボット…