フィジカルインテリジェンスは、ロボットが以前に未達成のタスクを実行できるAIモデルα0.7を発表しました。

フィジカルインテリジェンス、サンフランシスコのロボティクススタートアップは、ロボットが特定の訓練を受けていないタスクを実行できる新しいAIモデル「α0.7」を発表しました。これは、未知の状況に適応できるより柔軟なロボティクスインテリジェンスへの重要な一歩を示しています。特定のタスクに焦点を当てた従来のロボット訓練方法とは異なり、α0.7は異なるコンテキストで学習した能力を組み合わせて新しい課題に適用する、一般化コンポジショナルプロセスと呼ばれるものです。 興味深い例として、エアフライヤーの使用があり、ロボットは直接的な訓練データなしで、人間の口頭指示を使ってサツマイモを調理することに成功しました。これは、将来のロボットが自然なコーチングを通じて新しい環境でのパフォーマンスを向上させ、コストのかかる再訓練サイクルの必要性を排除する可能性があることを示唆しています。 フィジカルインテリジェンスは、α0.7を以前のロボットシステムと比較し、新しいモデルがコーヒーの準備や箱の組み立てなどのタスクでそれらのパフォーマンスに匹敵することを示しました。研究者たちはロボティクスにおける普遍的な評価基準の欠如を認めていますが、結果は重要な進展を示唆しています。

スタートアップはすでに10億ドル以上を調達しており、新たな資金調達ラウンドを検討しており、評価額は約110億ドルに達する見込みです。この投資家の信頼は、ロボティクスが生成的人工知能と同様の急速な進展の段階に入る可能性があるという信念を反映しています。