公開：2025年6月19日 /更新：2025年6月19日 - 著者： Konrad Wolfenstein
スタートアップIntuicell：デジタル神経系のビジョンとロボットイメージの仮想脳：xpert.digital
自己学習を伴うロボット：スウェーデンからのブレークスルーは機械技術を変えています
新しいロボット世代は、プログラミングの代わりに経験を通じて学習します
スウェーデンのスタートアップIntuicellは、ロボット工学における革新的なアプローチを追求しています。これは、マシンの環境との対話方法を根本的に変える可能性があります。この革新の中心にあるのは、経験を通じて人や動物に似たロボットを可能にするデジタル神経系と仮想脳の開発です。この概念は、従来のプログラミングをはるかに超えており、独立して周囲に適応し、それと交流できる新世代のマシンへの道を開くことができます。
Intuicellは、約4年前にスウェーデンのLund University Research Groupによって組み合わされました。同社は、脳に関する約30年間の神経科学的研究と、デジタル思考能力に関する技術研究を築き上げています。これらの発見には、シナプス、ニューロンの火の特性と、運動における自己溶融の完全な調整の間の刺激の刺激 - 脳が世界を理解し、それと相互作用する方法を理解することに貢献するすべての基本的な側面が含まれます。
ルナ - 学習能力を持つロボット犬
一見したところ、Intuicellのロボット犬であるLunaは、特に並外れたようには見えません。 4本の脚、スリムな缶詰のボディと、レーザースキャナー、カメラ、加速センサーが装備されているヘッドを備えたもので、今日市場で入手できる他の多くのロボット犬に似ています。実際、Lunaは、中国のメーカーUntreeのGO2-Pro-Robot-Dogモデルに基づいており、約3,500ユーロで購入できます。
しかし、ルナを従来のロボット犬と区別するのは、彼の外観ではなく、その内なる生活です。ほとんどのロボットは、事前にプログラムされたアルゴリズムと広範なデータレコードに基づいていますが、Lunaにはデジタル神経系があり、複雑な予備トレーニングやバックグラウンドで巨大なデータセンターを使用せずに、周囲との直接的な相互作用を通じて学習できるようにします。
Lunaのデジタル神経系は人工ニューロンで構成されていますが、これははるかに複雑で、従来のAIモデルで使用されているものとは異なる機能です。神経生理学の理解に基づいて、これらのニューロンは設計されており、独立して優先順位を設定し、独自の局所的な問題を解決するための測定値を選択できます。数百のデジタルニューロンからのプロトタイプネットワークを使用すると、Lunaはクラウド内のAIモデルに接続されずに独立して学習できます。学習を可能にするコンピューターは、ロボット犬自体にあります。
学習プロセス：フィードバックループとしての世界
最初は、ルナは空白の紙のようでした。ロボットの犬は、それ自体やその環境に関する情報を受け取っていませんでした - 彼は、彼が4本の足やそれがどのようにチェックされたかを知りさえしませんでした。しかし、研究者は彼にミッションを与えることができました。たとえば、部屋の特定のポイントを達成するためです。
その結果、Lunaは手足を動かしてLidarとカメラのデータを使用するさまざまな衝動を送り出します。最初の状況との関係で状態がどのように変化するかは、仮想神経系によって吸収および処理されます。その結果、Lunaは、標的の動きを達成するために、脚がどのように動き、電力を変調し、センサーデータの情報と組み合わせたかを徐々に学習します。
この学習プロセスは、動物や人間の運動学習に非常に似ています。予備プログラムされた動きを使用する代わりに、ルナは試みとエラーを通して、周囲で自分の道を見つける方法を学びます。世界自体は、従来のAIシステムと根本的に異なるフィードバックループのアプローチとして機能します。
反射から考えるまで：デジタル皮質の発達
Lunaの現在のデジタル神経系は、脊髄に似た「反射システム」にすぎません。計画したり考えたりすることはできませんが、即時の問題に反応します。 Lunaをさらに開発するために、Intuicellチームは現在、デジタル神経系の別のコンポーネントである皮質の統合に取り組んでいます。
このデジタル皮質は、Lunaが意図と文脈の理解を深めることができる「大きな脳」のようなものを表すことになっています。たとえば、Lunaがジェスチャーやボディーランゲージで何かをするように求められている場合、または彼を好奇心をそそるオブジェクトが彼に示されてから捨てられた場合、彼はそれと対話する必要があることを理解する必要があります。
これらのスキルを開発するために、IntuicellチームはLunaを訓練するために本物の犬のトレーナーを雇いさえしました。 Lunaが新しい能力を学ぶ必要がある時間は大きく異なります - 時にはそれが数分であることもあり、時には少し時間がかかることもあります。
Intuicell：次のAI世代のインフラストラクチャプロバイダー
Intuicellは、ボストンダイナミクス、フィギュア、Apptronik、Unitreeなどの古典的なロボット企業とは考えていません。代わりに、スタートアップは、人工知能の次の開発段階のソフトウェアを開発するインフラストラクチャプロバイダーと見なしています。同社は、現在のAIモデルでできる以上のことを可能にするために、ユニークなAIソフトウェアをロボットで確立した企業に統合したいと考えています。
この技術には間違いなく関心があり、すでに最初の協力があります。 Intuicellは現在、アーキテクチャが外部パートナーと一緒に実装される時点にいます。すべての重要なビルディングブロックは一緒に機能しています。ただし、コンポーネントと機能がまだテストされており、エラーが見つかり、セキュリティメカニズムを実装する必要があるため、最初のロボットがIntuicellネットワークで市場に出るまでしばらく時間がかかります。ただし、約1〜2年で、人工神経ネットワークと脳を備えた最初のロボットが市場に登場する可能性があります。
将来のビジョン：合成の生物でいっぱいの世界
IntuicellのCEO兼共同ファウンダーであるViktor Luthmanは、このテクノロジーをターニングポイントと考えています。デジタル神経系を持つロボットは、剛性デジタルモデルからの事前定義されたコマンドと命令に従う単純なマシンではなくなりました。むしろ、それは、相互作用と経験を通して学ぶ人や動物に似た状況に柔軟に適応できる「合成生き物」です。
Luthmanは次のように予測しています。「もしそれが私に行くなら、私たちは最終的にあらゆる形のデジタルクリーチャーでいっぱいの世界を持つことになります。私たちとは根本的に異なる世界です。」遅かれ早かれ、新しい生命体とさまざまなデジタル種が発生する可能性があります。動物モデルとエキゾチックな形の両方に似たものの両方です。これらの人工生き物は生まれた代わりに建てられますが、それは彼らの性質を変えません。人々は、ツールやおもちゃとしてのみ使用するのではなく、彼らと一緒に働きます。
技術的基礎：単なるニューラルネットワーク以上のもの
Intuicellのアプローチを従来のAIシステムと区別するのは、デジタル神経系が構造化される方法です。従来のニューラルネットワークは、大量のデータのパターンを特定し、統計的関連性を決定するように設計されていますが、Intuicellのシステムはさらに一歩進んでいます。
Intuicellが開発した人工ニューロンは、情報を処理できるだけでなく、意思決定を行い、優先順位を独立して設定することもできます。彼らは、その地域の変化にリアルタイムで反応し、それに応じて反応を適応させることができます。これにより、以前のプログラミングやトレーニングを学習せずにルナが可能になります。
このアプローチは、予期せぬ状況に直面したときにしばしば制限に達する従来のAIシステムとは根本的に異なります。従来のAIモデルはよく知られている環境ではうまく機能しますが、新しい状況に適応するのが困難です。このようなシステムの夜のトレーニングは高価で複雑で、新しいデータレコードが必要です。
一方、Intuicellのデジタル神経系は、経験から直接学習するように設計されています。これは、刺激反応の原理に基づいており、環境の変化に直接反応します。学習はクラウドでは行われませんが、ライブ - 動き、試して、適応することによって。このアプローチは、従来の機械学習よりも動物の運動学習をより連想させます。
潜在的なアプリケーションエリア：宇宙旅行から災害救援まで
Intuicellの技術は、ロボットが予測不可能な環境で行動しなければならない多くの分野で使用できます。特に有望な分野は宇宙旅行です。宇宙旅行では、ロボットはしばしばそれ自体で、予期せぬ状況に迅速に対応しなければなりません。表面とのコミュニケーションが制限されている深いseaの研究でさえ、デジタル神経系を持つロボットは貴重なサービスを実行することができます。
応用のもう1つの重要な分野は、災害援助です。ここでは、新しい環境に迅速に適応する能力を備えたロボットは、生存者の検索に役立つか、危険な状況に対処するのに役立ちます。リアルタイムで学び、反応する機会は、このようなシナリオに決定的な違いをもたらす可能性があります。
日常生活でさえ、デジタル神経系のロボットは新しい可能性を開く可能性があります。所有者の個々のニーズに適応する家庭用ロボットから、看護のロボットを支援することまで、相互作用を通じて学習する能力は、ロボットとの対話方法を根本的に変える可能性があります。
倫理的および社会的意味
デジタル神経系を持つロボットの開発は、重要な倫理的および社会的疑問も提起します。ロボットが独立して学習し、意思決定を行うことができる場合、どのように対処すればよいでしょうか？私たちはあなたにどのような道徳的地位を帰すべきですか？
Viktor Luthmanはこれらの質問を認識しており、初期段階でこの技術の倫理的意味について考える必要性を強調しています。 「これには規則とガイドラインが必要です」と彼は言います。 「私たちが世界で最も賢い頭と話すことができれば幸せだろう。もし私たちがこの世界のビジョンを設計するのを助けることができれば」
デジタル神経系を持つロボットの開発は、仕事の世界にも大きな影響を与える可能性があります。ロボットが複雑なタスクにますます対処し、新しい状況に適応できる場合、ますます多くの分野で使用できます。これは、仕事の世界の変化につながる可能性がありますが、人と機械の間で働くための新しい機会も開かれます。
ブレードランナーとの比較：サイエンスフィクションは現実になりますか？
デジタルクリーチャーでいっぱいの世界を作成するというViktor Luthmanのビジョンは、「Blade Runner」のようなサイエンスフィクションのシナリオを連想させます。この映画には、レプリカが存在します - 外側の人々と区別するのが難しく、自分の考えや感情を持っている人工存在。このようなシナリオからはまだ長い道のりですが、デジタル神経系を持つロボットの開発は同様の疑問を提起します。生物は何をしますか？人工存在をどのような道徳的地位に帰すべきですか？
「ブレードランナー」との類似点は偶然ではありません。この映画は、高度な人工知能の作成に関連する危険、不確実性、道徳的および倫理的な曖昧さに取り組んでいます。レプリカントである高度なAndroidsとの相互作用は、「本物」と「人工」の人々の境界が密接にぼやけている世界を示しています。
私たちはまだロボットが意識を持ち、人々とほとんど区別できない世界から遠く離れていますが、Intuicellのデジタル神経系などの技術はこの方向への一歩になる可能性があります。経験を通して学び、新しい状況に適応する能力は、私たちが知性と考えるものの重要な側面です。
技術的な実装：概念から現実まで
デジタル神経系の開発は簡単な作業ではありません。深い理解には、神経生物学とコンピューターサイエンスの両方が必要です。 Intuicellはこの課題を受け入れ、生物学的神経系の基本原則をソフトウェアに実装するシステムを開発しました。
Lunaのデジタル神経系は、互いに通信して情報を処理する人工ニューロンのネットワークに基づいています。ただし、これらのニューロンは、従来のニューロンネットワークで使用される数学モデルだけではありません。代わりに、それらは神経生理学の理解に基づいて設計されており、独立して優先順位を設定して決定を下すことができます。
システムの重要な側面は、センサーデータを扱う方法です。このデータを簡単に処理し、プログラムされた方法で反応するのではなく、システムは環境と自分の体の理解を開発するために使用します。これにより、ルナは試行とエラーによって彼の周囲の周りを見つける方法を学ぶことができます。
デジタル皮質の統合は、別の課題を表しています。これにより、ルナは意図と文脈、つまり単純な反射をはるかに超える能力を理解できるようになるはずです。このようなシステムの開発には、脳がどのように機能するか、それが情報を処理し、意思決定を行う方法を深く理解する必要があります。
未来への道：課題と機会
デジタル神経系を持つロボットの開発はまだ最初にあり、対処すべき多くの課題があります。最大の課題の1つは、システムをスケーリングすることです。 Lunaは数百のデジタルニューロンのネットワークで動作しますが、人間の脳には数十億のニューロンがあります。より複雑な動作を可能にするシステムをサイズに拡大することは、重要な技術的課題です。
もう1つの課題は、システムをさまざまなロボットプラットフォームに統合することです。 Intuicellは、そのテクノロジーをロボットが確立した企業に統合したいと考えています。これには、さまざまなハードウェアプラットフォームへの緊密な協力と適応が必要です。
これらの課題にもかかわらず、Intuicellのテクノロジーは大きな機会を提供します。経験を通じて学習し、新しい状況に適応する能力により、ロボットは従来のロボットには予測不可能すぎる環境で機能することができます。これにより、アプリケーションの新しい領域が開かれ、ロボットとの対話方法を根本的に変える可能性があります。
結論：ロボット工学の新しい時代
スウェーデンのスタートアップIntuicellは、ロボット工学の新しい時代のしきい値にあります。デジタル神経系と仮想脳により、ロボットの学習と環境との対話方法を根本的に変える可能性があります。経験を通じて学習し、新しい状況に適応する能力により、ロボットは従来のロボットには予測不可能すぎる環境で機能することができます。
デジタルクリーチャーでいっぱいの世界を作成するというViktor Luthmanのビジョンは、今日でもSFのように聞こえるかもしれません。しかし、デジタル神経系の発達におけるあらゆる進歩に伴い、このビジョンは現実に少し近づきます。ロボットがますます独立して学び、意思決定を行うことができる世界では、新しい倫理的および社会的問題に対処しなければなりません。
デジタル神経系を持つロボットの開発はまだ最初にあり、対処すべき多くの課題があります。しかし、Intuicellのテクノロジーは大きな機会を提供し、プログラムされただけでなく実際に学習し、適応できる新しい世代のロボットへの道を開くことができます - 人間や動物に似ています。
今後数年間で、おそらくこの分野でさらなる進歩が見られるでしょう。ロボットが経験を通して学ぶことができる世界へのあらゆるステップで、私たちはまた、生き物であることの意味と、これらの新しい合成生き物が私たちの社会で取るべき場所の問題にも対処しなければなりません。
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