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この一週間のAIロボティクスの進展は驚くべきものでした。ロボットドッグは生成AIを使ってパルクールを習得し、Digitのような人型ロボットが物流を革新し、手術ロボットは人間のような精密さでタスクを実行しています。24時間体制でAIライフガードが命を救い、化学実験ロボットが何百もの実験を自律的に行い、さらにはロボットが制作したアラン・チューリングの肖像画が100万ドル以上で落札されました。そしてNVIDIAのJetson Thorプラットフォームは、次世代の人型ロボットの性能を飛躍的に向上させようとしています。
まず、ロボットドッグと生成AIについて話しましょう。新しい環境への適応をロボットに教えることは常に頭を悩ませる問題でした。実世界のデータを使用することもできますが、それを収集するのは非常にコストと時間がかかります。デジタルシミュレーションは素晴らしい代替案に思えますが、必ずしも実世界での成功に結びつくとは限りません。
そこで登場したのが、MITの研究者たちが開発した画期的なシステム「Lucid Sim」です。Lucid Simは生成AIモデルと物理シミュレーターを組み合わせて、超リアルな仮想トレーニング環境を作り出します。これらの環境は、照明、天候、さらにはオブジェクトのテクスチャーなど、実世界の条件を模倣します。古い茶屋が並ぶ路地や、乾いた部分のある日当たりの良い芝生など、AIモデルが詳細な設定を描写し、Lucid Simがそれらを3Dのトレーニング環境にマッピングして、ロボットに複雑な障害物の回避を教えるのです。
結果は驚くべきものでした。Lucid Simでトレーニングを受けた四足ロボットは、階段の昇降やオブジェクトの位置特定などのタスクを見事にこなしました。あるテストでは、従来のシミュレーションが70%の成功率だったのに対し、100%の成功率で交通コーンを見つけることができました。MITはこのシステムを、人型ロボットのトレーニングなど、より野心的な目標にも使用する計画です。
最終的には、ロボットが熟練したバリスタのような精密さでカフェや工場でタスクをこなすことになるでしょう。驚くかもしれませんが、研究者たちはすでにその実現に向けて取り組んでいます。
次に、舞台を手術室に移しましょう。ジョンズ・ホプキンス大学の研究者たちは、模倣学習を使用してダヴィンチ手術システムロボットをトレーニングしました。これは、ロボットが人間のデモンストレーションを観察して学習する方法です。実際の手術の何百もの動画を使用して、縫合、組織の持ち上げ、針の使用という3つの重要なタスクをロボットに教えました。
この特徴的な点は、ロボットが複雑な手順のために何年もかかる可能性のある手動コーディングに頼らないことです。代わりに、動画からパターンを分析して技術を再現し、リアルタイムで適応することさえできます。例えば、針を落としても拾い上げて続行できます。これは明示的にプログラムされたものではなく、観察を通じて学習した機能です。
結果は印象的で、ロボットはすべてのタスクで人間のパフォーマンスに匹敵し、一貫した精密さを示して誤差のリスクを軽減しました。このアプローチは時間のかかるプログラミングの必要性を排除し、より多くの手術手順に対してスケーラブルなものとなっています。研究者たちは、将来的にロボットが完全に自律的に手術を実行できるようにすることを目指しています。この breakthrough は精度を向上させるだけでなく、世界的な熟練外科医の不足に対応し、遠隔地でも質の高い手術ケアを提供する可能性を秘めています。
人間らしいロボットと言えば、アジリティ・ロボティクス社の人型ロボット「Digit」を紹介しましょう。このティール色のロボットは身長59インチ、体重72kgで、その脚は後ろ向きについていますが、これは意図的なものです。Digitは物流と製造のために設計され、倉庫での箱の移動などのタスクに取り組みます。
Digitの際立つ特徴の一つは、その多用途性です。従来の車輪付きロボットとは異なり、Digitは足を使って移動します。これにより、階段を上り、凸凹した表面を歩き、車輪付きロボットが苦戦するような空間でも移動できます。さらに適応性を高めるため、その腕は異なるタスクに応じて交換可能です。倉庫での箱の取り扱いであれ、繊細なアイテムの取り扱いであれ対応できます。
この柔軟性は、すでにGXOロジスティクスやシャフラーグループなどの大手企業の注目を集め、彼らは反復的で肉体的に要求の高いタスクを処理するためにDigitのフリートを導入しています。
興味深いことに、Digitは騒がしい工場環境での言語コマンドに頼らず、代わりにiPadを通じて指示を受けます。これは使いやすさへの配慮を示しています。現在の充電対作業比率は4:1（充電1分につき4分の作業）ですが、会社は近いうちに10:1の比率を目標としています。これは頻繁な休憩なしでより長時間のシフトを可能にする게ームチェンジャーとなる可能性があります。
大規模言語モデル（LLM）がそのAIを動かしているおかげで、Digitは時間とともにより効率的に新しいタスクや環境に適応できます。
次は命を救うものに話を変えましょう。中国河南省洛陽市では、中国科学院物理研究所の研究者たちが、人間の介入なしで24時間体制で運用できる自律型ロボットライフガードを開発しました。このロボットは人工知能、ビッグデータ、ナビゲーション技術を活用して、指定された水域を継続的に監視します。救命ブイと救助アームを装備し、溺れる事故を検知して迅速に対応できます。
同様に、カリフォルニア州サンタバーバラでは、カリフォルニア大学のベニオフ海洋科学研究所が、沿岸水域をパトロールしてサメの活動を検知・監視するAIドローン「Shar-EYE」を導入しました。これらのドローンはリアルタイムの映像を撮影し、機械学習モデルがそれを分析してサメの存在を識別し、ライフガードや海水浴客にタイムリーな警告を提供します。これらの開発は、AIが従来のライフガード業務を補強し、迅速な対応能力と継続的な監視を提供して水の安全性を向上させる上で果たす役割の増大を示しています。
さて、アート界での画期的な出来事について話しましょう。最近、IDAという名のAIロボットが、サザビーズでの絵画の販売で100万ドル以上を記録する歴史を作りました。現代コンピューティングの父であるアラン・チューリングの肖像画は、予想落札価格12万から18万ドルを大きく上回り、184万8千ドルで落札されました。2024年11月のこのオークションは、人型ロボットの作品が競売にかけられた初めての機会となり、AIテクノロジーとグローバルアート市場の融合における重要な節目となりました。
もう一つの重要な出来事は2018年に起きました。クリスティーズがパリを拠点とするコレクティブ「Obvious」によるAI生成アートワーク「エドモン・ド・ベラミーの肖像」を競売にかけました。この作品は当初の予想価格7,000から10,000ドルを大きく上回り、432,500ドルで落札され、アート創作におけるAIの可能性とその市場価値に広く注目が集まりました。これらの事例は、AI生成アートが認知を獲得し、アート市場で高額な価格を実現している広範なトレンドを示しています。このようなアートワークの成功は、創造性、作者性、芸術表現における技術の進化する役割について疑問を投げかけています。
ロボットが物流やアートに限定されていると思うなら、考え直してください。リバプール大学の研究者たちは、化学反応を自律的に実行・分析する一対のロボットを開発しました。これらのロボットは高度なAI駆動の意思決定能力を備えており、コーヒーブレイクを必要としないラボアシスタントのようなものです。化学合成、製品分析、さらには実験の次のステップの計画まで、人間の介入なしに細かいタスクを処理するように設計されています。
これらのロボットの動作方法を説明しましょう。核磁気共鳴（NMR）や超高性能液体クロマトグラフィー質量分析（UPLC-MS）などのツールを装備しており、この組み合わせにより化学データの正確性をクロスチェックし、研究を遅らせる可能性のある偽陽性や偽陰性を回避できます。例えば、最近チオウレアのライブラリを合成し、結果を分析し、実験を複製するか、スケールアップするか、調整するかを自律的に決定しました。
これらのロボットは、AI アルゴリズムを使用して予期しない結果にも適応し、人間の研究者とほぼ同じように直感的に決定を下します。ただし、彼らは睡眠を取らず、疲れることもありません。わずか数日で、人間のチームなら数週間かかるような何百もの実験を実行しました。また、モジュール式のツールと堅牢なアルゴリズムにより、超分子化学などの分野でも複雑な多段階反応に取り組むことができます。
この意義は大きく、これらのロボットはコストとタイムラインを劇的に削減することで、創薬、材料科学、化学製造を革新する可能性があります。
最後に、NVIDIAは2025年初頭に発売予定のロボティクス専用コンピューティングプラットフォーム「Jetson Thor」でロボティクス分野に本格参入します。次世代の人型ロボットのために設計され、より高度な知能で人間と自律的に相互作用し、環境に適応できるようにします。Jetson Thorは、コンパクトなAIコンピューティングプラットフォームで知られるJetsonシリーズの最新版です。以前のバージョンがドローンやIoTデバイスで使用されていたのに対し、Thorはロボティクスに特化しています。
コンピュータービジョン、自然言語処理、機械学習の進歩を活用し、ロボットが見て、経験から学び、複雑な状況に対応できるようにします。これは、ロボットが事前にプログラムされたタスクを実行するだけでなく、職場での協働や介護支援など、動的に適応できることを意味します。
NVIDIAは自社でロボットを製造するのではなく、テスラ、シーメンス、ユニバーサルロボットなどのメーカーと提携しています。例えば、テスラの人型ロボットOptimusはNVIDIAの技術に依存しており、2025年後半に限定生産が予定されています。センサー技術や倫理的な考慮事項などの課題は残っていますが、NVIDIAのロボティクス担当副社長のDutalaは、これが長期的な旅路であることを認めています。
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