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人型ロボット工学の台頭に伴い、多くの人々が他の企業の動向に注目しています。そんな中で、全く異なるアプローチを取っている企業がプロキシ（Proxy）です。プロキシは今日、人間に代わる人型ロボットではなく、人間と一緒に働くように設計された「コボット」と呼ばれるロボットを発表しました。このロボットは工場やさまざまな場所で活用され、作業の効率化を実現します。
このプロジェクトは、アマゾンでロボティクス部門のVPを務めていたブラッド・ポーターによって始められました。アマゾンのロボティクス部門については、その規模の大きさは驚異的で、現在約70万台のロボットが稼働しており、小包の集配から梱包まで、非常に効率的に作業をこなしています。
この新しいコボットロボットは、本当に魅力的で効果的なものになるでしょう。多くの企業が単純に人間労働者の代替を目指している現代のロボット工学とは異なるアプローチだと考えています。これは毎日あなたと一緒に働くように設計されたロボットなんです。
私たちは毎日目覚めて動き回り、ロボットたちを日々目にしています。気づかないかもしれませんが、早朝のクルー、週末のシフト、深夜チームなど。私が子供の頃にロボットに魅了されて以来、テクノロジーは世界を大きく変えてきました。しかし、驚くべきことに、単純な手作業は今でも私たちの時間とエネルギーの多くを奪っています。私たちはこれらのロボットを、人間の代わりではなく、人間を助けるために設計しています。
プロキシは周囲で働く人々と自然に同期して動き、旋回します。AIとハードウェアが共に進化するにつれて、世界中のアイテムを扱う方法も進化していくでしょう。「私はあなたを助けるためにここにいます」というスタンスで、私たちが人間としてユニークな能力を発揮できる部分、つまりコミュニケーション、コラボレーション、問題解決に集中できるようにしてくれます。ロボットの助けを借りて、さらに活気に満ちた未来が実現するのです。
これらのロボットが日常的にどのように使用されているのかについて、会社で働く人へのインタビュー映像で詳しく紹介されています。人型ロボットやロボット工学が単に様々な形で人間を置き換えるためのものだと考えている人々に、人間とロボットが実際に未来で共存していく様子を示すものとなっています。
現在、大きな課題が2つあります。1つは産業用ロボットが人間の近くで働けないため、ケージで囲む必要があり、特定のゾーンを作る必要があることです。もう1つの問題は、現在のほとんどのロボットが単一用途であることです。ブラッドに会った時、彼は協働ロボットをどのように作り、私たちの産業でそれらのロボットをどのようにサポートし、支援するかについての意図を話してくれました。
私たちは確かに協働ロボットを好みますし、コボットという名前自体がすでにそれを表しています。チームとの協働は素晴らしく、私たちだけでなく、最も重要な内部ステークホルダーである運用チームも興奮しています。
プロトタイプを気に入った後、次のステップは実際に配備やテストを行う適切な場所を見つけることでした。実世界でテストすることは私たちにとって重要な要素です。最近、ロボットと一緒に働く人々を訪問しましたが、彼らは「私はロボットと一緒に働いています。手作業ではありません」と言っていました。彼らは仕事を終えた時、疲れ果てるのではなく、より幸せな気持ちで帰宅します。このような道具と働けることを本当に楽しんでいます。
私たちにとって世界を変えうる様々な要素があります。私たちは既に同じロボットの異なる使用事例について話し合っています。棚から商品を取り出す方法、棚に商品を置く方法、持ち上げる方法など、これらは私たちを次のレベルに引き上げる非常に重要な要素となるでしょう。
彼らが実際に話している事の1つは、AIを組み込むためにプロキシロボットを一から設計したということです。AIとハードウェアが共に進化するにつれて、プロキシの実世界でのアイテム処理能力も進化し、それは私たちを人間としてユニークな存在たらしめるものに焦点を当てています。
また、彼らのオンボードインテリジェンスについても見ることができ、このシステムが工場で非常に効果的に動作する仕組みを知ることができます。このロボットができることの1つは、周囲の世界を理解するためのライダー世界ベースの知覚を使用することです。
この技術は基本的にスーパースマートな懐中電灯のようなもので、小さなレーザーパルスのような光線を送り出し、物体に当たって跳ね返ってくるまでの時間を計測します。これによってプロキシは物体までの距離や形状を把握することができ、様々なシナリオで常にこれを行うことで、周囲の状況を常に認識しています。基本的に毎秒部屋の3Dマップを作成し、どこに移動すべきか、すべてのものがどこにあるかを把握するのに役立てています。
また、視覚的物体認識も備えており、カメラと高度な画像処理ソフトウェアを搭載し、環境内の物体を見て理解することができます。例えば、カートを見た時、それを単なる無作為な物体としてではなく、カートとして認識することができます。これは、プロキシに出会う特定のものに名前を付け、識別する能力を与えるようなものです。押すべきアイテムや避けるべきアイテム、相互作用すべき道具など、これらのアイテムを分析し、素早い判断を下すことができます。
さらに、自律的な障害物回避機能も備えています。これは動的な空間を移動できるように設計されており、倉庫、オフィス、さらには混雑した公共スペースなど、常に変化する場所でも対応できます。通行人、床の大きな箱、家具などの障害物を検知するためのセンサーとカメラを備えており、経路上に何かを検知すると、街中で誰かにぶつからないように避けるのと同じように、すぐに最適な回避方法を見つけ出します。
ここでは、誰かが常に案内や制御する必要なく、混雑した環境でも確実に効率的にスムーズに移動できる、非常に包括的なシステムを持っています。また、ビジョン言語モデルも備えており、プロキシはビジョン言語モデルで強化されています。これは基本的に周囲を見渡し、見たものを自然で理解しやすい言語で説明できることを意味します。
例えば、プロキシはある区域を見て「この区域は明るく照らされており、壁に沿って箱がきれいに積み重ねられ、移動のための明確な通路があります」というように説明することができます。この機能は環境を認識するだけでなく、人間が理解できる方法で説明することができます。これは人間のオペレーターが更新やフィードバックを必要とする状況で、このロボットを観察する際に何が起こっているのかを正確に理解できるため、非常に有用です。これにより、他の多くのロボットよりもスマートでコミュニケーション能力の高いロボットとなっています。
ここで実際に視覚SLAMについて見てみましょう。視覚SLAMは最先端技術で、同時位置推定・地図作成（Simultaneous Localization and Mapping）の略です。これはロボットが自分の位置と周囲の状況を正確に把握できる技術です。基本的にカメラからの画像とセンサーからの情報を組み合わせ、自身の位置を追跡しながら、その領域の詳細な地図を作成します。
プロキシが見知らぬ部屋に入るところを想像してみてください。単に周りを見回して推測するのではなく、壁や通路、家具を認識しながら、リアルタイムでその空間の3D画像を積極的に構築します。この技術は非常に重要です。なぜなら、プロキシが複雑で雑然とした環境でも正確に移動できるようになるからです。障害物を見るだけでなく、それが何であるかを理解し、回避ルートを調整します。豊かな地図を作成することで、プロキシはさらにスマートで適応力が高くなり、倉庫やオフィス、建設現場などの困難な空間でも、立ち往生したり常に人間の入力を必要としたりすることなく対処できます。
ここで双腕操作について説明します。これは、人間が両手を使うように、プロキシに2本のロボットアームを一緒に使って複雑なタスクを処理することを教える技術です。箱を持ち上げて開けたり、片手で物を安定させながら他方の手で別の作業を行ったりするなど、両腕の協調が必要な動作を行う能力をプロキシに与えるようなものです。
これを実現するために、研究者たちは現在、プロキシの「脳」を改善するための先進技術に取り組んでいます。言語でのスキルを組み合わせ、コマンドを理解し、視覚を活用するなど、基本的にこのモデルを一般化する方法を学ばせています。つまり、1つのことだけを学ぶのではなく、もちろん一般化を学び、これまで見たことのない全く新しいタスクに適応できるようにしています。彼らが目指しているのは、基本的にこのロボットを将来のより複雑で困難なタスクに備えさせることです。そのため、単にものを引っ張り回すだけでなく、より多くのことができるようになるでしょう。
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