詳細を読む
AI開発者向けの祭典Actuateカンファレンスが先週開催され、2023年の発足以来、参加者は3倍の1500人に拡大しました。会場では、ロボットに搭載するAI(物理AI)モデルは大規模言語モデルでいう「GPT-2期」に相当するとの見方が共有され、実用化にはさらなるデータと計算資源が必要だとの認識が広がっています。
折しも同時期、中国の大手ロボットメーカーユニツリーは、時価総額660億ドルで上場を果たした直後に株価が急落し、価値の半分近くを失いました。ロボットの身体能力は向上しているものの、実際に価値を生む作業をこなす知能が伴っていない点が要因として指摘されています。
業界最大の課題は、高品質な学習データの不足です。あらゆる作業をこなす汎用ロボットの実現は依然遠く、特定タスクに特化した学習でも商用レベルの信頼性は確立できていません。シミュレーション企業Antiochの創業者ハリー・メルソップ氏は、より多様なデータセットと、光線追跡に最適化したGPUによる高精度シミュレーションが不可欠だと語りました。
自動運転分野は人が運転する車から大量のデータを収集できるため、開発が最も先行しています。Wayveのアレックス・ケンドールCEOは「操作系ロボットは5年前の自動運転と同じ段階にある」とし、車載データやシミュレーション基盤を人型ロボットにも応用できると主張します。一方、人型ロボット企業Genesis AIのテオフィル・ジェルベCEOは、ハードウェアとAIの共同設計こそが重要だとして異を唱えています。
ジェルベ氏は、成功率80%の汎用ロボットに顧客価値はないと指摘し、太陽光発電所を手がけるGrittや、掘削機を自律運転するBedrockなど、特定用途に絞った企業が先に現場実装を進めていると説明します。Foxgloveのエイドリアン・マクニールCEOは、ChatGPTのような爆発的普及の瞬間はロボット分野には訪れないとしつつ、家庭で使えるロボットが登場する「Apple II」や「IBM PC」的な瞬間の到来に期待を寄せています。