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Teleo はロボット業界が「ChatGPT の瞬間」を迎えるのを支援したいと考えています

テレオ は建設ロボットのスタートアップ企業であると自社を説明していますが、その使命は掘削機やトラクターなどの重機を自動化することよりも大きいです。現在、Teleo の改修された機械により、顧客は既存の車両を半自律的に運用できるようになりました。将来的には、このスタートアップは収集したデータが、ロボット産業が「ChatGPT の瞬間」に達するための重要な要素となると考えています。 それは、ChatGPT を取り巻く誇大宣伝と同じレベルに達したいという願望ではありません。その代わりに、Teleo CEO の Vinay Shet 氏は、ロボット工学の分野で大きな革新的な飛躍を遂げるために、ロボット工学会社、つまり彼が経営するロボット工学会社が、ChatGPT の構築に使用されるのと同じ量の膨大なデータセットを収集する機会があると考えています。 そして投資家は、このスタートアップがそのマイルストーンに到達するのを支援したいと考えているようだ。 TechCrunchは、Teleoが最近、2022年のシリーズAラウンドの2つの延長を通じて1620万ドルの資金を調達したことを知った。 920万ドルの拡張工事は4月に終了し、さらに別の拡張工事が完了した 700万ドル 最近の提出書類と同社からの情報によると、そのうちの1社は今週閉鎖された。 「ChatGPT の作成につながった基盤モデルは、事実上、インターネット、言語、ビデオ、画像などで自由に入手できる何兆ものトークンに相当するデータに大きく依存していました。そのデータはロボット工学には存在しません」とShet氏はTechCrunchに語った。 「ロボット工学の世界では、私たちが知る限り最高のデータセットは約 240 万トークンですが、言語の世界では数兆のトークンを使用してデータセットがトレーニングされます。」 Teleo は、自社の日常業務から得たデータをログに記録することでそのギャップを埋めることを目指しており、最終的にはそれが汎用化されたインテリジェンスにつながる「真のロボット基盤モデルをトレーニングできる基礎となる」だろうとシェト氏は述べています。 データのレパートリーを構築するには、Teleo を複数の業界にわたって迅速かつ大規模に展開する必要があります。そしてそれを実現するための同社の戦略は、半自律的なアプローチに集約されています。 Teleo は、カメラ、ライダー、レーダーなど、必要な自動運転ソフトウェアとセンサーを備えたあらゆる機器を改造して、限られた条件下で自律走行することができます。その後、遠隔地の人間のオペレーターが介入して、ダンプ トラックからの荷降ろしなどのより複雑なタスクを実行し、通常は一度に複数の車両を処理できます。 「この組み合わせにより、顧客のユースケース全体を解決しながら、 [return on investment] 顧客に提供し、スタンドアロン製品を通じて収益を上げています」とシェット氏は言いました。 多様なデータセットを維持するために、Teleo は最近、 拡張された 建設業の枠を超えて、ホイールローダー、ターミナルトラクター、掘削機などの自律型重機を紙パルプ、伐採、港湾物流、農業、軍需品の撤去などの幅広い業界に導入しています。…

Teleo はロボット業界が「ChatGPT の瞬間」を迎えるのを支援したいと考えています

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2024-11-21 17:29:00

テレオ は建設ロボットのスタートアップ企業であると自社を説明していますが、その使命は掘削機やトラクターなどの重機を自動化することよりも大きいです。現在、Teleo の改修された機械により、顧客は既存の車両を半自律的に運用できるようになりました。将来的には、このスタートアップは収集したデータが、ロボット産業が「ChatGPT の瞬間」に達するための重要な要素となると考えています。

それは、ChatGPT を取り巻く誇大宣伝と同じレベルに達したいという願望ではありません。その代わりに、Teleo CEO の Vinay Shet 氏は、ロボット工学の分野で大きな革新的な飛躍を遂げるために、ロボット工学会社、つまり彼が経営するロボット工学会社が、ChatGPT の構築に使用されるのと同じ量の膨大なデータセットを収集する機会があると考えています。

そして投資家は、このスタートアップがそのマイルストーンに到達するのを支援したいと考えているようだ。 TechCrunchは、Teleoが最近、2022年のシリーズAラウンドの2つの延長を通じて1620万ドルの資金を調達したことを知った。 920万ドルの拡張工事は4月に終了し、さらに別の拡張工事が完了した 700万ドル 最近の提出書類と同社からの情報によると、そのうちの1社は今週閉鎖された。

「ChatGPT の作成につながった基盤モデルは、事実上、インターネット、言語、ビデオ、画像などで自由に入手できる何兆ものトークンに相当するデータに大きく依存していました。そのデータはロボット工学には存在しません」とShet氏はTechCrunchに語った。 「ロボット工学の世界では、私たちが知る限り最高のデータセットは約 240 万トークンですが、言語の世界では数兆のトークンを使用してデータセットがトレーニングされます。」

Teleo は、自社の日常業務から得たデータをログに記録することでそのギャップを埋めることを目指しており、最終的にはそれが汎用化されたインテリジェンスにつながる「真のロボット基盤モデルをトレーニングできる基礎となる」だろうとシェト氏は述べています。

データのレパートリーを構築するには、Teleo を複数の業界にわたって迅速かつ大規模に展開する必要があります。そしてそれを実現するための同社の戦略は、半自律的なアプローチに集約されています。 Teleo は、カメラ、ライダー、レーダーなど、必要な自動運転ソフトウェアとセンサーを備えたあらゆる機器を改造して、限られた条件下で自律走行することができます。その後、遠隔地の人間のオペレーターが介入して、ダンプ トラックからの荷降ろしなどのより複雑なタスクを実行し、通常は一度に複数の車両を処理できます。

「この組み合わせにより、顧客のユースケース全体を解決しながら、 [return on investment] 顧客に提供し、スタンドアロン製品を通じて収益を上げています」とシェット氏は言いました。

多様なデータセットを維持するために、Teleo は最近、 拡張された 建設業の枠を超えて、ホイールローダー、ターミナルトラクター、掘削機などの自律型重機を紙パルプ、伐採、港湾物流、農業、軍需品の撤去などの幅広い業界に導入しています。 Teleo は、空港、廃棄物とリサイクル、物流、除雪などの業界もターゲットにしています。

Teleo が収集するデータ (人間のオペレーターからの入力、ビデオ映像、センサーのフィードバックなど) を利用して、基本的なロボット工学モデルを微調整したり、特化したりできるようになることを期待しています。これにより、最終的にはループ内の人間を、人間と同じようにさまざまなマシンを制御する方法を学習できるクラウドベースの AI エージェントに置き換えたり、強化したりできるようになる可能性があります。

この長期的な考え方が投資家を同社に惹きつけたのは間違いありません。 Teleo の最近の拡張は UP.Partners が主導し、新規投資家の Trousdale Ventures と Triatomic Capital に加え、復帰投資家の F-Prime Capital や Trucks VC などが参加しました。

Teleo 氏によると、この資金は顧客導入の拡大、新たな業界への拡大の継続、オペレーターの効率性を高めるための大規模な言語モデルの統合など、スタートアップの AI 機能の強化に使用される予定です。

「今後数年間で、私たちのような垂直統合型企業が、経済的に合理的な方法で実際に現実世界に展開し、それに基づいて経済的に成長するのを目にするでしょう」とシェット氏は語った。 「しかし、その過程で、彼らは適切な形式で十分なデータを収集し、数年後にその『なるほど』の瞬間を明らかにするでしょう。」

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執筆者について: nipponese

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