中国製「人間型ロボット」、驚異の進化!「真人級」応用へ

トレンドセッター
この記事を読むのにかかる時間: 4

この記事のポイント

  • 中国の人間型ロボットが、テニス対決やマラソン完走など、目覚ましい成果を次々と公開。
  • 「LATENT」アルゴリズムにより、人間から運動論理を自律学習し、高精度な運動制御とリアルタイム判断を実現。
  • オープン環境での自律走行は、完全自動運転に匹敵する難易度だが、中国は米国と並走、ハードウェアと運動制御で先行。
  • 泛化能力(未知の状況への適応力)向上が最大の課題。データ規模・多様性、合成データ活用、アルゴリズム開発が鍵。
  • 産学官連携を強化し、オープンエコシステムを通じて「真人級」応用を目指す。

人間型ロボット、驚異の運動能力を開花

中国の人間型ロボットが、目覚ましい進化を遂げています。かつての「よろよろとした」歩行から、人間と流れるようにテニスをしたり、実験室レベルを超えて半マ​​ラソンに挑戦したりと、その能力は「真人級」の応用へと向かっています。

「小脳」を搭載し、世界トップクラスの運動能力へ

最近、インターネットで話題になったのは、スクリプトやエフェクトなしで、人間とテニスで対戦する人間型ロボットの映像です。このロボットは、北京銀河通用ロボットが開発したもので、高ダイナミック運動制御とリアルタイム自律意思決定の分野で、中国が世界をリードしていることを示しました。

同社の首席戦略官である趙于莉氏は、「このロボットは、事前に設定された動作に頼るのではなく、現場で学習し、リアルタイムで意思決定を行っています。『LATENT』という独自開発のインテリジェント制御アルゴリズムが、ロボットに『運動小脳』を搭載させることで、高価なモーションキャプチャデータに頼ることなく、人間の断片的な運動情報から自律的に運動論理を学習できます。実測では、フォアハンドでの成功率は90%を超え、20ゲーム連続で人間とラリーを続けることができ、時速50キロのボールを0.1秒以内に捉え、柔軟性と安定性を兼ね備えています。」と説明しています。

さらに、17日には、宇樹科技の創業者である王興興氏が、今年の半ばには中国のロボットの100メートル走行速度が、ウサイン・ボルトに匹敵する人類を超える可能性があると予測しました。そして19日に行われた北京人間型ロボット半マ​​ラソン実証実験の引き渡し式典では、北京人間型ロボットイノベーションセンターの最高技術責任者である唐剣氏が、昨年の「天工Ultra」が2時間40分42秒で人間型ロボットの半マ​​ラソン世界記録を樹立したものの、これはアマチュアレベルに過ぎなかったと述べました。今年の目標は、プロ選手のレベルに達し、完走時間を1時間程度に短縮することを目指しています。

唐剣氏は、「オープン環境での自律走行は、完全自動運転に匹敵する難易度です。中国の具身智能(身体性知能)は、米国と並走段階にあり、ハードウェア本体と運動制御の2つの方向で先行しています。マラソンでの安定した長距離走行から、春晩(中国中央電視台春節聯歓晩会)での高難易度なアクロバット、トーマス・スウェール、片手での箱の反転まで、国産ロボットは安定性と流動性において世界トップクラスに達しています。」と語っています。

課題を突破し、未知のシナリオに賢く対応

約5000平方メートルのデータトレーニング基地では、北京人間型ロボットイノベーションセンターが、家庭、スーパーマーケット、オフィスなど30以上のシナリオを正確に再現し、120台以上のロボットが同時に作業を行うことで、国内最大規模かつ最も多様な構成のトレーニングマトリックスを構築しています。「天工」ロボットシリーズは、アボカドの正確な掴み取りや果物の選別、さらには乳児のおむつ交換のシミュレーションなど、実際の物理環境で「触覚と直感」を鍛えています。

具身智能ロボットデータ・トレーニング基地の責任者である蒋未来氏は、「実機で収集したデータこそが、ロボットが世界を理解するための鍵です。イノベーションセンターは、国内初の具身智能データ収集業界標準の策定を主導し、データ合格率は95%を超えています。オープンソースのRobomindデータセットのダウンロード数は200万回を突破し、市場に数万時間分の高品質なデータを提供しており、規模と能力は業界トップです。百万時間分の高品質データという目標に向かって邁進しています。」と述べています。

唐剣氏は、現在の業界における最大の課題は、汎化能力の不足、つまりロボットが固定されたシナリオで特定のタスクしか実行できず、人間のように未知の環境で柔軟に適応できないことだと率直に語りました。この課題を突破する方向性として、データとアルゴリズムに焦点を当てています。第一に、言語大規模モデルとの1〜2桁の差を埋めるために、データ規模と多様性を拡大すること。第二に、合成データや実機でのデータ収集などの新技術を活用してデータ精度を向上させること。第三に、アルゴリズム開発を強化し、ロボットが未知の環境で高成功率で任意のタスクを完了できるようにすることです。「ロボットは、人形の外観を追求するだけでなく、未知のシナリオで問題を解決する汎化能力を備えていることが重要です。」と唐剣氏は付け加えています。

19日、イノベーションセンターは、北京大学、北京理工大学、華中科技大学などの大学や、蔚来(NIO)、中船集団(CSSC)などのパートナーに15台の「天工3.0」および「天工Ultra」を引き渡し、「慧思開物」プラットフォームのフルスタック技術サポートをオープンにし、オープンソースエコシステムを通じて産学官の力を結集させています。

(科技日報 北京3月19日)

出典:科技日報 華凌 孫明源

出典: 元記事を読む

この記事で取り上げた分野では、現在も採用が活発です。以下は、semicon.todayの編集部が記事のテーマをもとに選定した求人情報です。広告・PRではありません
※採用状況により求人内容が更新される場合があります

※現在お読みいただいているこの記事は、国内外のニュースソース等から取得した情報を自動翻訳した上で掲載しています。
内容には翻訳による解釈の違いが生じる場合があり、また取得時の状況により本文以外の情報や改行、表などが正しく反映されない場合がございます。
順次改善に努めてまいりますので、参考情報としてご活用いただき、必要に応じて原文の確認をおすすめいたします。

TOP
CLOSE
 
SEARCH