トヨタ・リサーチ・インスティテュートは、手動コーディングの必要性を排除し、触覚を利用して新しいスキルを効率的に学習するロボット AI 戦略を披露

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書き直す必要があるコンテンツは次のとおりです: コンピレーション | 陳家輝

書き直す必要がある内容は次のとおりです: 編集者 | Xu Shan

書き直す必要があるのは次のとおりです: 9 月 21 日のスマート デバイス ニュース、The Verge によると、トヨタ研究所 (TRI) は、「ロボット幼稚園」で画期的な生成 AI 技術、ロボットの動作モデルの開発に成功しました。器用なスキル。このロボットの行動モデルは AI の普及戦略に基づいており、新しいスキルを数十回デモンストレーションした後に新しいスキルを学習できます。

このロボット動作モデルを使用すると、ロボットは一貫性があり、再現性があり、高性能の結果を生み出すことができます。さらに、ロボットは非常に迅速に学習して生成するため、手動コーディングやコーディング エラーの修正の必要性がなくなり、ロボットの実用性が向上し、ロボットの大規模動作モデル (LBM) の構築に向けた一歩を踏み出すことができます。

ロボットは学校に通い、ロボットの行動モデルを模倣することで 60 以上の難しいスキルを習得することもできます。

トヨタの公式ウェブサイトの発表によると、これまでロボットに新しい動作を教える技術は遅くて非効率で、一般にタスクを実行する際には制約条件が多く、実行されるタスクも非常に具体的かつ詳細なものでした。ロボット工学の専門家は、ロボットに新しい動作を追加するために、複雑なコードの作成に多くの時間を費やし、場合によってはコード内のエラーを絶えず修正します。

さて、ロボットの動作モデルがあります。研究者らは、接触がこのロボットの行動モデルの重要な要素であると考えています。彼らはロボットに親指サイズの触覚センサーを搭載し、ロボットが接触を通じて感知して学習できるようにし、人間と同じようにさまざまな複雑なタスクをより簡単に実行できるようにしました。 The Vergeによると、研究者らは「ロボット幼稚園」でロボットに朝食の作り方を教えたという。

「ロボット幼稚園」の仕組みは、最初に「教師」が一連のスキルを実演し、次にロボットのモデルがバックグラウンドで数時間学習し、最後にロボットが新しい作業行動を正常に形成するというものです。トヨタ研究所の器用操作研究室のマネージャーであるベン・バーフフィールド氏は、午後にロボットを教え、一晩学習させ、翌朝新しい動作を確認することがよくあると語った。

これまで研究者らは、ロボット動作モデルを使用して、液体を注ぐ、道具を使う、変形可能な物体の操作など、60以上の難しいスキルを習得するロボットの訓練に成功してきました。そして、2024 年末までにこの数を 1,000 アイテムに増やすことを目指しています。

▲液体を撹拌するロボット（出典：トヨタ公式サイト）

2. 独立した観察と新しいスキルの学習により、ロボットの大規模な行動モデルが作成されます

現在のロボット動作モデルの開発に続き、トヨタ研究所の研究者たちはロボットの大規模な動作モデルの作成にも挑戦しています。トヨタ研究所のロボット研究担当副所長であるラス・テドレーク氏は、大規模な行動モデルは、観察を通じて学習し、これまで教えられたことのない新しいスキルを実行できるという点で大規模な言語モデルに似ていると述べた。

Googleは実は、AI学習モデルロボット「Transformer RT-2」の開発において、同様の技術を研究している。トヨタの研究者のアプローチと同様に、彼らのロボットは、自身が獲得した経験を利用してタスクの実行方法を推論します。理論的には、最終的には、AI で訓練されたロボットに、「こぼれたものを掃除する」などの具体的な行動指示がなくても、タスクを完了するための一般的な指示が与えられる可能性があります。

New York Times によると、Google にはロボットの研究開発においてやるべきことがまだたくさんあります。同時にタイムズ紙は、研究作業は「時間がかかり、骨の折れる」ことが多く、十分なトレーニング データを提供することは、AI モデルをトレーニングするためにインターネットからデータをダウンロードするよりも難しいことも指摘しました。

結論: ロボットは触覚を獲得してスキルの学習速度を高め、将来的にはロボットが独自に新しいスキルを開発できるようになる可能性があります

トヨタ研究所のロボット動作モデルは、ロボットに触覚を与えることができ、これまで手作業でコーディングやエラー発見を行っていた訓練用ロボットと比べ、新モデルでは労力が軽減されるだけでなく、作業効率も向上します。ロボットが新しいスキルを学習する速度により、ロボットは人々がより多くのことを、より速く、より良くできるよう支援できるようになります。

トヨタ研究所の研究者らはロボットの大規模行動モデルを構築しており、グーグルも同様の技術の開発を試みていると述べた。研究機関やテクノロジー企業の継続的な探求により、将来的にはロボットの大規模な行動モデルが実現され、ロボットが観察して新しいスキルを自主的に開発できるようになる可能性があります。

書き換えられた内容は次のとおりです: 出典: The Verge

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