NEURA Roboticsが新しい4NE1 Gen 4人型ロボットを発表、重量を20%軽減し先進的な動作制御技術を搭載

NEURA Roboticsは4NE1 Gen 4を発表した。これは量産を目的とした人型ロボットで、前世代よりも20%軽量化されている。このロボットは、よりスリムなデザイン、黒いテキスタイルの外装、先進的な運動制御技術、そしてNeuron AIを備えており、これは同社の物理的人工知能の基礎モデルである。今回の発表は、ミュンヘン工科大学（TUM）のRoboGymの開幕に合わせて行われた。この施設はNEURAとミュンヘン工科大学が共同で設立した研究および訓練センターで、ミュンヘン空港の近くに位置している。

この2,300平方メートルの施設では、現実世界のデータや人間のデモンストレーション、シミュレーションを使用して、ロボットに実際のタスクを実行させる訓練を行う。

4NE1 Gen 4のデザインと技術

4NE1 Gen 4はNEURAの人型ロボットプラットフォームの最新世代で、再設計されたボディはよりスリムで軽量になっており、黒いテキスタイルの外装は前世代とは異なる。ロボットは、より正確な把持を実現するための先進的な手部装置と、各肢体が周囲の環境に独立して反応できるSmart Limbsを搭載している。NEURAによれば、これらの特徴はロボットがより迅速に反応し、よりスムーズに移動するのを助けることを目的としている。システムの核心はNeuron AIであり、これはNEURAの物理的人工知能の感知-言語-行動モデルである。

このモデルはロボットの感知を動作に変換し、使用される入力には視覚、触覚、力、音、ロボットの内部状態が含まれる。これらの能力は、ロボットが視覚認識を超えたタスクを処理するのを助けることを目的としている。例えば、ロボットが部品を組み立てる際には、締結具が適切にはまっているかを判断する必要があるかもしれない。

TUM RoboGymの機能と目的

Neuron AIは現実世界のロボットデータ、人間のデモンストレーション、シミュレーションを利用して訓練を行う。NEURAのNeuraverseプラットフォームを通じて、接続されたロボットが学んだスキルはネットワーク内の他のロボットと共有可能である。同社は4NE1 Gen 4の量産を準備しており、現在このロボットはNEURA Gymsで運用されており、企業はここで実際のアプリケーションの訓練とテストを行うことができる。

TUM RoboGymは、研究者と企業が製造、物流、農業、医療、その他の業界向けにロボット能力を開発するための共有環境を提供している。企業は具体的なタスクとプロセスの知識を提供し、研究者はロボットがこれらのタスクをより迅速に学び、より信頼性高く実行できる方法を探求する。訓練活動は9月から開始され、参加者は自動車、製薬、医療技術、包装、物流、農業、介護など10以上の業界から集まっている。デモンストレーションには、段ボールの取り扱いやボトルの充填、木材部品の積み下ろしなどのタスクが含まれている。企業はこの施設を利用してロボットシステムを評価し、訓練のニーズを特定し、展開を拡大する前にアプリケーションを評価することができる。

この訓練インフラは3つのアプローチを組み合わせている。現実世界のロボットデータはセンサーを通じて動作、物理的接触、タスク結果をキャッチする。人間のデモンストレーションは、センサーを装備した衣服、モーションキャプチャシステム、遠隔操作を利用して動作と相互作用を記録する。シミュレーションは、ロボットに追加の状況や変化に接触させることでこの体験を拡張し、その後物理的な機械でスキルをテストする。NEURAによれば、このセンターは人型ロボット、移動アシスタントロボット、認知ロボットアームなど多様なロボットタイプをサポートしている。NEURAとTUMは、初期の3年間の協力関係を築くことを約束し、合計で約1,700万ユーロを投資している。

NEURAは約1,100万ユーロ、ロボットインフラ、計算資源、運営支援を提供している。ミュンヘンはまた、NEURAが計画している国際的な訓練センターネットワークの起点でもあり、他の場所もヨーロッパ、アメリカ、中国に設立する予定である。NEURAはまた、アーヘン工科大学（RWTH Aachen）と共同で別のドイツの施設を開発中である。

NEURAとTUMの協力がロボット技術に与える影響

NEURA Roboticsとミュンヘン工科大学の協力は、ロボット技術のさらなる発展のマイルストーンを示している。TUM RoboGymを通じて、研究者と企業は現実の環境でロボットを訓練することができ、これによりロボットの学習効率が向上し、複数の業界での応用が加速される。Neuron AIの進展に伴い、ロボットはより複雑なタスクをより正確に実行できるようになり、これは将来の自動化とスマート生産に深遠な影響を与えるだろう。