- Neuron AIは複数の感覚入力を組み合わせてロボットのインタラクション能力を強化する。
- このモデルは複数のロボットプラットフォームをサポートし、異なるアプリケーションニーズに適応する。
- NEURAはNeuron AIの自動化プロセスを展示し、文脈の保持を強調する計画を立てている。
- トレーニングプロセスは、実世界の経験とシミュレーションの変化を組み合わせている。
NEURA RoboticsはNeuron AIを発表した。これは、ロボットが周囲の環境を理解し、インタラクションを行うことを目的としたロボット基礎モデルであり、複数の感覚入力を使用して操作を行う。このシステムは視覚認識、触覚、音声、言語、ロボットの状態情報、記憶を組み合わせて、さまざまなタスクを実行することをサポートする。このドイツの会社は、異なるロボットプラットフォームにこのモデルを展開し、顧客が特定のアプリケーションニーズに応じて機能を調整できるようにする計画を立てている。NEURAはまた、人型ロボットを通じてこの技術を展示し、現実の環境に対応する適応型ロボットシステムの開発理念を示す予定である。
Neuron AIの機能と設計
Neuron AIは、視覚認識、触覚、音声、言語、記憶を組み合わせるように設計されたロボット基礎モデルであり、ロボットが複雑なタスクを実行するのを助けることを目的としている。このドイツのロボット会社は、このシステムを感知-言語-行動（PLA）モデルとして説明しており、感覚情報を処理し、それを物理的な行動に変換することができる。このアーキテクチャは、複数のロボットプラットフォームをサポートすることを目的としており、各ロボットに対して個別に開発することなく、スキルを異なるアプリケーションに適応させることができる。Neuron AIは、3D視覚、触覚および力の測定、音声、ロボットの状態データ、言語など、さまざまな情報源を統合している。
NEURAによれば、このモデルは時間とともにこれらの入力を整合させ、ロボットが周囲の環境を解釈し、タスクの進行中に文脈を保持するのを助ける。
触覚と力のデータの追加により、ロボットは物理的なインタラクションが期待通りに行われているかどうかを判断するのに役立つ可能性がある。たとえば、接触力の変化は、ネジが正しく取り付けられているかどうかを示すことができ、音声のヒントは、機械的なロックが所定の位置に入っているかどうかを識別するのに役立つ。これらの例は、期待される能力を示しているが、独立した性能結果を検証したものではない。記憶はこのアーキテクチャのもう一つの要素である。NEURAは、このシステムが過去のイベントや視界から外れた物体に関する情報を保持できることを指摘しており、これによりロボットはタスクの複数の段階で行動を調整するのに役立つ可能性がある。このアプローチは、感知、文脈情報、行動を共通のモデルに統合するものである。
しかし、同社は、記憶や追加の感覚入力が視覚システムの性能をどの程度改善するかを証明するための比較ベンチマークをまだ公開していない。
トレーニングインフラとパートナーシップ
NEURAは、Neuron AIが5つのロボット実現をサポートしていると述べており、これには4NE1 Gen 3およびGen 4の人型ロボット、1つの車輪式4NE1プラットフォーム、2つの追加の二腕ロボットプラットフォームが含まれる。このアプローチは、習得した能力を異なるハードウェア構成に移転し、顧客が特定のニーズに応じてスキルを調整できるようにすることを目的としている。同社の製品情報によれば、推論はロボット上でローカルに実行され、クラウド接続は不要である。デバイス上での処理により、ロボットは遠隔計算インフラへの継続的なアクセスなしに習得したスキルを実行できる。
Neuron AIのトレーニングプロセスは、実世界のロボット経験、シミュレーションの変化、センサーを装備したスーツを使用した人間のデモを組み合わせている。
NEURAのトレーニングインフラはNEURA Gymsと呼ばれ、データ収集、スキルトレーニング、ベンチマークテストをサポートしている。同社はまた、SchaefflerおよびBoschとの産業データパートナーシップを確立している。NEURAは、Neuraverseプラットフォームを利用して顧客が特定のワークフローに合わせてロボットの能力を微調整し、複数のロボット間でこれらの能力を配分できるようにする計画を立てている。顧客は、トレーニングしたスキルのプライバシーを保持するか、より広範なエコシステムと能力およびデプロイデータを共有することを選択できる。
同社は「スキルタイム」を重要な進展指標と見なしており、これはロボットにタスクを実行させ、信頼性のある実行を達成するために必要な時間である。しかし、この発表にはこの指標の測定結果は含まれていない。
NEURAは、10月20日から22日にかけてNVIDIA GTCベルリンでNeuron AIを展示する計画を立てており、展示される11分間の自動化プロセスには、衣類の整理、洗濯機への積み込み、洗濯機の停止と再起動、衣類の取り出し、無人での衣類の乾燥機への移動が含まれる。この展示は、システムが複数の行動を調整し、タスクの実行中に文脈を保持する方法を示すことを目的としている。発表されたプロセスは衣類処理に関するものであり、完全な洗濯と乾燥のサイクルではない。
項目 仕様 サポートされるロボット実現 4NE1 Gen 3、4NE1 Gen 4、人型ロボット、車輪式4NE1プラットフォーム、二腕ロボットプラットフォーム 推論処理 ローカル実行 トレーニングインフラ NEURA Gyms
Neuron AIがロボット技術の未来をどのように変えるか
NEURA RoboticsのNeuron AIモデルは、ロボット技術の重要な進展を示しており、複数の感覚入力を統合することで、ロボットが環境をよりよく理解し適応できるようにしている。この多感覚インタラクションは、ロボットの実行能力を向上させるだけでなく、より複雑なタスクにおいて文脈を保持することを可能にし、将来の自動化アプリケーションにとって重要である。さらに、NEURAのトレーニングインフラと産業パートナーとの協力は、技術の発展と応用をさらに促進し、ロボット業界に新たな機会と課題をもたらすであろう。