言語 - コントロールロボット：図aiからのヘリックスはすべてを変えます！産業、家庭、未来 - 理解、学習、リアルタイムでの実行

コンラッド・ウルフェンシュタイン

16時間前

言語 - コントロールロボット：図aiからのヘリックスはすべてを変えます！産業、家庭、将来 - 理解、学習、リアルタイムで実行 - クリエイティブイメージ：xpert.digital

技術的なブレークスルー：インテリジェントロボット工学の時代のヘリックス付き

ロボット工学の変換：ヘリックスとヒューマノイドAIの上昇

ロボット工学は近年急速な発展を経験しており、現在、先駆的なAI AIであるHelixの導入で新しいハイライトに達しています。 Helixは、単なる別の技術的改善以上のものを表しています。これは、ロボットと世界との相互作用について考える方法のパラダイムシフトです。このいわゆる「ビジョン言語アクション」モデル（VLA）は、汎用性の高いヒューマノイドロボットの夢をより近づける画期的な革新です。

ヘリックスを特別なものにしているのは、音声コマンドに基づいてのみ、複雑なタスクにリアルタイムで対処する能力です。あなたの言葉を理解しているだけでなく、視覚環境を解釈してそれに応じて行動するロボットを想像してください - そして、特定のオブジェクトや状況で退屈に訓練されることなく、これらすべてを想像してください。一般化するこの能力は、日常生活における本当に有用なロボットの鍵です。

Helixの背後にある技術は、単一の統合システムで視覚的な知覚、自然言語処理、正確なモーター制御をエレガントに組み合わせています。このスキルの三位一体は、工場、オフィス、または私たち自身の4つの壁でさえ、複雑で非構造化された環境で行動できる専門の産業ロボットからロボットへの移行に不可欠です。ヘリックスを使用すると、ロボット工学は「万能ロボット工学」の新しい時代に入ります。この時代は、ロボットが繰り返しタスクを実行するだけでなく、さまざまな要件にインテリジェントかつ柔軟に対応することもできます。

この開発の重要性は、図AIへの莫大な関心と投資によって強調されています。 Microsoft、Nvidia、Jeff Bezosなどのよく知られたテクノロジーサイズが参加した印象的なラウンドの資金調達は、Helixと図AIのビジョンに見られる計り知れない可能性を示しています。同時に、Meta、Google Deepmind、Appleなどのテクノロジーによる競争の拡大は、AI制御されたヒューマノイドロボット工学における覇権のための競争が燃え上がっていることを示しています。この競争はイノベーションのためのエンジンであり、今後数年間でこのテクノロジーの開発を大幅に促進します。

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ヘリックスの心：知性と敏ility性のためのデュアルアーキテクチャ

Helixの驚くべきスキルを理解するためには、彼の技術的なアーキテクチャを見ることが不可欠です。このシステムは、革新的なデュアルシステムアプローチに基づいており、ある意味では人間の脳の機能を思い出させます。 Helixには「ゆっくりと思考」と、知覚、決定、および動きの調整を可能にするためにシームレスに連携する「速い作動」システムがあると言えるでしょう。

システム2：「思想家」 - 状況の認識と理解

このアーキテクチャの最初のコアは、70億パラメーターを備えた高度に開発されたマルチモーダル音声モデルで、システム2（S2）として内部的に知られています。このモデルはヘリックスの「脳」であり、7〜9 Hzの周波数で動作します。 S2は、視覚データと音声コマンドを処理する責任があります。環境を分析し、ユーザーの指示を解釈し、ロボットのどのアクションを実行すべきかを決定します。

システム2の強さは、一般化する能力にあります。事前に訓練された性質のため、以前は知られていなかったものを含む、幅広いオブジェクトとコンテキストを理解することができます。この能力は、新しい状況やオブジェクトに絶えず直面している実際の動的な環境で行動することになっているロボットにとって重要です。 S2により、ヘリックスはよく知られているオブジェクトの単なる認識を超えて、環境とタスクを実際に理解することができます。

システム1：「メーカー」 - 正確な運動と反応速度

システム2に加えて、システム1（S1）は、8,000万パラメーターを備えた高速で反応に強い視覚モーター制御ユニットで動作します。 S1はシステム内の「メーカー」であり、S2のセマンティック情報を正確で連続的なロボットの動きに実装します。 200 Hzの印象的な頻度で、S1は、オブジェクトの取り扱いと環境との相互作用に不可欠な液体と自然の作動運動を保証します。

S2は計画を立て、決定を下していますが、S1はこれらの計画を物理的現実に実装する責任があります。これは、「DENK」レベルとロボットの「アクション」レベルの間のインターフェースです。 S1の高い更新レートにより、ヘリックスはエリアの変化に迅速に反応し、その動きをリアルタイムで適応させることができます。これは、複雑な操作タスクと人間との相互作用に重要です。

35度の自由度：ロボットボディに対する見事な制御

ヘリックスによるもう1つの顕著なパフォーマンスは、35度の自由度を同時に調整する彼の能力です。この包括的な制御は、最高級の指の動きから頭と胴体の制御にまで及びます。ロボット工学の自由度は、ロボットが持っている独立した運動オプションの数に関連しています。自由度が多いほど、ロボットができるほど複雑で熟練した動きになります。

Helixの35度の自由度により、高度な精度とスキルを必要とする非常に複雑な操作タスクを管理できます。ロボットは、手首、胴体、頭、さらには個々の指を含む上半身全体を高速と精度で制御できます。この能力により、ヘリックスは世界で最も高度なヒューマノイドロボットの1つになり、以前はロボットに到達できなかった幅広いアプリケーションを開きます。

卓越性のデモンストレーション：Helix in Action

Helixのスキルは、多くの印象的なデモで印象的に表示されました。これらのデモンストレーションは、印象的な技術的デモンストレーションであるだけでなく、日常生活や産業における実用的なアプリケーションのテクノロジーの計り知れない可能性を示しています。

一般化されたオブジェクトの認識と操作：ほとんどすべてを理解するロボット

Helixの最も優れた特性の1つは、事前に特定の特性について訓練されずに、実際にすべての小さな家庭用オブジェクトを認識して処理する能力です。「オブジェクト認識を一般化する」この機能は、通常、特定のタスクやオブジェクトに対してプログラムする必要がある従来のロボットシステムと比較して重要な進歩です。

図AIのデモビデオでは、ヘリックスロボットが単純な音声コマンドにどのように反応し、環境で対応するオブジェクトを識別してつかむかを見ることができます。驚くべき例では、「砂漠のオブジェクトを取る」というコマンドが与えられました。ロボットは、ためらうことなく、さまざまなオブジェクトの束からおもちゃのサボテンを選択し、安全につかんで延期しました - すべてが単一の自然な音声コマンドに基づいています。このデモンストレーションは、直感的で柔軟なヘリックスが人間の指示にどのように反応できるかを印象的に示しています。

ロボットコラボレーション：チームワークオブザフューチャー

ヘリックスの能力は、いくつかのロボットの協力を可能にして魅力的にすることができます。別のデモンストレーションでは、図AIはキッチンで食べ物を一緒に並べ替えて冷蔵庫で付与した2つのロボットを提示しました。ロボットがそれらを処理した特定のオブジェクトで訓練されていないことは注目に値しました。

ロボットはお互いのオブジェクトを手渡し、動きを正確に調整し、うなずきやアイコンタクトを通してほとんど人間のように通信しました。ロボット間の口頭でのコミュニケーションを必要とせずに、この「テレパシー」を愛する協力は、システムの調整スキルの高いレベルを示しています。ロボットコラボレーションの能力は、ロジスティクスから生産まで、さまざまな業界でより効率的なワークフローのために完全に新しい視点を開きます。

直感的な音声コントロール：再定義されたヒューマンロボットインターフェイス

自然言語を介したヘリックスの直感的な制御は、ユーザーのフレンドリーと彼の幅広いアプリケーションの可能性のもう1つの重要な要素です。複雑なプログラミングの知識や特定のコマンドを必要とする代わりに、ユーザーは自然言語でロボットと簡単に通信できます。この直感的なインターフェイスは、技術的な知識のない人々によって、ロボット工学を広く使用するためのドアを開きます。

ロボットは、「クッキーを引き出しに入れて」などのリクエストを理解し、「クッキー」が何であるか、または「引き出し」がどこにあるかを事前に示すことなく、このタスクを実行します。タスクの音声と解釈を理解するこの能力により、ロボットとの相互作用は、人間のアシスタントとのコミュニケーションと同じくらいシンプルで自然なものになります。

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成功の鍵としての効率：ヘリックスによる開発とトレーニング

彼の印象的なスキルに加えて、ヘリックスは開発とトレーニングの効率性によっても特徴付けられます。この効率は、技術的な利点であるだけでなく、経済的実現可能性と技術の幅広い市場の立ち上げの決定的な要因でもあります。

パフォーマンスを最大限にするための最小限のトレーニングデータ：ロボットトレーニングのパラダイムシフト

ヘリックスの顕著な側面は、彼のトレーニングプロセスの効率性です。わずか500時間の高品質の望遠操作トレーニングデータにより、印象的な精度と汎用性を備えたタスクを実行するシステムが作成されました。これは、同等のスキルを達成するために数千時間の特定のデモンストレーションを必要とする従来のロボットシステムとは比較的強く対照的です。

この効率は、システムの技術的な洗練度を強調し、ロボットトレーニングのパラダイムシフトを示しています。すべてのタスクのロボットをプログラミングまたはトレーニングする代わりに、Helixは、ロボットがタスクを一般化し、比較的少ないデータを介して新しい状況に適応することを学ぶことができるアプローチを有効にします。この効率は、大規模なロボットの開発と使用を加速するために重要です。

組み込み対応処理：自律性と独立性

実用的なヘリックスをプレテストするもう1つの重要な側面は、AIシステム全体がロボット自体に埋め込まれたエネルギー効率の高いGPUで実行されるという事実です。この「オンボード」処理により、強力な外部サーバーへの絶え間ない接続の必要性がなくなり、さまざまな環境でロボットがより自律的で柔軟性の高いものになります。

複雑なAI計算をローカルに実行する能力は、幅広い消費者市場向けの市場Enreiper Roboticsソリューションに向けた重要なステップです。外部のコンピューティングパワーとは独立して作用できるロボットは、より信頼性が高く、より安全で、データ保護がよりフレンドリーです。さらに、組み込み処理により、より効率的なエネルギー消費が可能になります。これは、バッテリーの動作で機能するモバイルロボットにとって非常に重要です。

潜在的なアプリケーション分野：業界から世帯へ

ヘリックスの多目的なスキルは、従来の工業地域をはるかに超える幅広い潜在的なアプリケーションを開きます。工場や倉庫からオフィスや民間世帯まで、将来的にはさまざまなタスクを引き受け、多くの点で私たちの生活を変えることができます。

産業用途：仕事の世界の革命

図AIは、BMWなどの産業企業とのパートナーシップをすでに閉鎖し、実際の職場環境でヒューマノイドロボットをテストしています。たとえば、自動車工場では、ロボットは板金部品の取り扱いや複雑なアセンブリタスクをサポートできます。これは、現在人によって行われ、身体的に疲れている、または危険なアクティビティです。

ヘリックス制御のロボットは、繰り返し、単調な、または危険な仕事を引き受ける能力により、さまざまなセクターでの労働力の不足を軽減し、同時に労働安全を改善するのに役立ちます。特定のトレーニングなしで新しいタスクに適応するシステムの柔軟性により、要件とプロセスが迅速に変化する動的な生産環境で特に価値があります。さらに、ロボットは、災害救援や宇宙研究など、人間にとってアクセス不可能または危険な環境でタスクを実行できる可能性があります。

家庭自動化：インテリジェントホームアシスタントの夢

らせんの発達の中心的な目標は、個人の家庭でのヒューマノイドロボットの使用です。現在、主に産業または職場関連のアプリケーションに焦点を当てているロボット工学業界の他の多くの関係者とは対照的に、図AIは、予算の焦点を備えた戦略的に驚くべき革新的なアプローチを追求しています。

ヘリックスロボットの能力、食べ物の並べ替え、冷蔵庫の握り、掃除、洗濯物の洗浄、さらには食事の準備などの日常的なアクティビティは、日常生活を根本的に変える可能性があります。ビジョンはロボットであり、予算のヘルパーとして機能するだけでなく、日常生活の中で仲間とアシスタントとしても機能します。ロボットが準備をしている間、ロボットがコーヒーを調理したり、子供たちを学校に連れて行ったり、買い物をしたり、年配の家族や貧しい家族の世話をしたりできると想像してください。このような「パーソナルロボットアシスタント」は、日常生活を楽にするだけでなく、多くの人々の生活の質を向上させることもできます。

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課題と制限：完璧への方法はまだ長い

Helixが表す印象的な進歩にもかかわらず、このテクノロジーは、幅広い市場の立ち上げと日常生活での包括的な使用が現実になる前に克服しなければならないさまざまな課題と制限に依然として直面しています。

構造化されていない環境での現実世界のパフォーマンス：日常生活のテスト

制御されていない構造化されていない環境でのヒューマノイドロボットの信頼できるパフォーマンスを確保するための中心的な課題が残っています。制御された実験室環境ではデモンストレーションが有望ですが、現実の世界はより混oticとし、予測不可能で、驚きに満ちています。世帯は、倉庫や工場の構造化された一貫した条件とは大きく異なる複雑な環境です。

ロボットが子供を演じることでいっぱいのリビングルームで確実に働き、千の異なるオブジェクトに対処し、予期しない障害を克服したり、予期せぬ出来事に適切に反応する能力は、依然として厳しい仕事です。このような実際のシナリオでのヘリックスの堅牢性と信頼性は、まだ広範囲に証明する必要があります。

技術的な制限：速度、バッテリー寿命、オブジェクトの複雑さ

Helixは印象的なスキルを示していますが、まだ技術的な制限があります。これには、操作可能なオブジェクトのサイズと重量に関する制限、異なる照明条件や騒音レベルなどの強く多様な環境条件での長いプロセスの複雑さ、堅牢性が含まれます。

ロボットの速度は、現在1秒あたり約1.2メートルですが、ロボットにとってもかなりのものですが、人間の移動速度に比べてまだ特に高くありません。 5時間のバッテリー寿命は、ロボットが請求される前に半分の営業日のために自律的に作用できることも意味します。これらの技術的な制限は、日常生活のより広い範囲のアプリケーションとより長い動作時間のためにヘリックスを最適化するために、将来の開発段階でさらに改善する必要があります。

経済的および社会的要因：手頃な価格と受け入れ

技術的な課題に加えて、ヘリックスなどのヒューマノイドロボットの成功と受け入れに大きな影響を与える経済的および社会的側面もあります。図AIはこれまでのところ、ロボットの価格を発表していません。これは、テクノロジーが初期段階の大企業や産業用途にとって手頃な価格である可能性があることを示しています。

ただし、平均的な消費者にとっての手頃な価格の問題は、家庭地域でのヒューマノイドロボットの拡散に不可欠です。さらに、労働市場への影響に関する重要な社会的質問が生じます。ロボットが工場、倉庫、小売店、さらにはオフィスでさえもますますタスクを引き受けている場合、これは仕事の世界の変化につながり、特定のセクターの雇用を変えたり、交代させたりする可能性があります。社会は、これらの潜在的な効果に対処し、ロボット工学の増加に伴って将来への社会的に受け入れられる移行を作成するために戦略を策定する必要があります。自律的なロボットの使用、データ保護、および人間とロボットの相互作用に関する倫理的な質問も、一般の人々の信頼を獲得し、この技術の責任ある導入を確保するために、慎重に議論および回答する必要があります。

市場のコンテキストと競争：ロボット工学の将来のための競争

ヒューマノイドロボット市場は動的な出発点であり、2030年までほぼ100％の印象的な平均年間成長率を想定する予測があります。図AIは、世界最大のテクノロジー企業を含む他の重要なアクターとの集中的な競争において、この速い開発市場にいます。

競争の技術者：Meta、Google、Apple、Co。

図AIは、高度なヒューマノイドロボットの開発のためのレースだけではありません。 Meta、Google Deepmind、Appleなどの技術者もこの分野に大いに投資しています。メタは、AIが制御する家庭用ロボットに特に焦点を当てたHumanIDロボットの分野で「主要な攻撃」を計画しています。 RT-2と呼ばれる独自のVLAテクノロジーにより、Google DeepMindが存在し、ロボットはビデオモデルと大型音声モデルの組み合わせを通じて訓練されています。 Appleはこの分野でも活動しているようですが、MetaやGoogleよりも少し予約されている可能性があります。さらに、Elon Muskは、ロボティクスとAIセクターのGrok 3を「最もインテリジェントAIモデル」のリリースと混合し、この分野のダイナミクスをさらに強化します。

確立されたテクノロジー企業と図AIなどの専門的なロボット工学企業との間のこの競争は、イノベーションのエンジンであり、今後数年間でヒューマノイドロボット工学の開発を大幅に加速します。各企業は独自の戦略を追求し、さまざまな焦点に焦点を当てており、さまざまな技術的アプローチと潜在的なアプリケーションにつながります。

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図AIの戦略的位置決め：垂直統合に焦点を当てます

図AIは、OpenAIとの協力を終了し、ハードウェアとソフトウェアの両方が内部で開発される垂直統合戦略を追求することにより、戦略的に位置付けられています。 CEOのBrett Adcockは、一般的なAIモデルは、「具体化されたAI」の特定の要件、つまり物理ロボットのAIを満たすのに十分ではないと主張しました。この決定は、サードパーティプロバイダーの一般的なAIモデルに依存するのではなく、ロボット工学の特定の課題のためのテーラーメイドのソリューションを開発するという図のAIのアプローチを強調しています。

垂直統合により、図AIはハードウェアとソフトウェアの開発を最適に調整し、システム全体を地上からヒューマノイドロボット工学の要件に最適化できます。このアプローチは、ロボットのパフォーマンスと機能をより強く制御し、ロボット工学に合わせたより具体的なAIアルゴリズムの開発を促進するため、図AIが競争上の優位性を提供する可能性があります。

財政的支援と投資：ヒューマノイドロボット工学の将来への信頼

数字AIが受けた大規模な財政的支援は、投資家の技術と会社の可能性に対する大きな信頼を証明しています。 Microsoft、Nvidia、Jeff Bezosなどのハイテク大手が関与していた6億7,500万ドルの印象的な資金調達により、図AIには彼のビジョンを前進させ、ロボットの開発と市場の発売を加速するためのかなりのリソースがあります。

この大規模な投資は、ヒューマノイドロボット工学がもはや将来の夢ではなく、今後数年間でかなりの進歩とブレークスルーが期待される本当の成長市場であるという明確な合図です。テクノロジーの重みと有名な投資家のコミットメントは、このテクノロジーの変革力と、私たちの生活と社会を根本的に変える可能性を強調しています。

将来の意味と社会的効果：ヒューマノイドロボットのある世界

Helixおよび同様の技術の発展は、私たちの仕事と運営の方法から、自宅での日常生活や社会的相互作用まで、私たちの生活のさまざまな側面にはるかに影響を与える可能性があります。

仕事の世界の変革：新しいパートナーシップにおける男とロボット

図AIのようなヒューマノイドロボットは、仕事の世界を根本的に変える可能性があります。繰り返し、単調な、危険な、または身体的に疲れ果てたタスクを引き受けることができます。これは、労働条件の改善と人間の仕事の緩和につながる可能性があります。ただし、同時に、特に手動活動の割合が高い業界では、失業の正当な懸念があります。

課題は、技術が完全に置き換えるのではなく、人間の労働の補足として機能するバランスを見つけることです。未来のビジョンの可能性は、人々がより要求の厳しい創造的で対人的な活動に集中できる仕事の世界であり、ロボットは日常的なタスクと肉体的に疲れる仕事を引き受けます。これにより、生産性の向上、仕事の質の向上、新しい形態の人間ロボットパートナーシップにつながる可能性があります。

家庭生活の変化：日常生活のインテリジェントホームアシスタント

家庭用タスクを引き受け、インテリジェントなホームアシスタントとして機能するロボットのビジョンは、家庭生活を大幅に変える可能性があります。クリーニング、洗浄、調理などの迷惑な日常的なタスクの救済から、日常生活における年配の人々や制限された人々のサポートまで、潜在的なアプリケーションは多様であり、多くの人々の生活を促進し、豊かにすることができます。

「最も退屈で繰り返されるタスクを引き受ける疲れを知らない、常に利用可能なヘルパー」を持つというアイデアは、家族、趣味、または個人的な発達のために、他の活動に人々を使用できる貴重な時間を解放することができます。ただし、国内環境でのそのようなロボットの受け入れは、コスト、ユーザーのフレンドリー、知覚されたセキュリティ、データ保護、テクノロジーの信頼などの要因に大きく依存します。

倫理的および安全性に関連する考慮事項：自律技術の責任ある使用

AIが制御するロボットが日常生活に統合されているため、慎重に議論され対処する必要がある新しい倫理的質問とセキュリティの懸念が作成されます。特にロボットが潜在的に危険なツールや子供や高齢者などの人々の脆弱なグループで動作する場合、誤動作、コマンドの誤解、または自律的なロボットの予期せぬ行動の可能性は、セキュリティに関する疑問を提起します。

堅牢なセキュリティ基準の開発、倫理的ガイドライン、および明確な責任は、一般の信頼を獲得し、この技術の責任ある導入を確保するために重要です。データ保護、アルゴリズムの公平性、およびAIシステムの潜在的なバイアスの質問も考慮に入れる必要があります。ヒューマノイドロボットが社会の利益のために使用され、新しい形態の不平等や差別につながらないようにする必要があります。

ロボット工学の未来が始まりました

Helixは、ヒューマノイドロボットの開発における大きな進歩を表し、多用途で適応性のある、ユーザーフレンドリーなロボットシステムへの途中で重要なマイルストーンをマークします。視覚的認識、音声の理解、単一の統合システムでの正確な運動制御の組み合わせは、業界から家庭まで、さまざまな分野でロボットを使用するための新しい機会を開きます。

トレーニングプロセスの効率、一般化、直感的な音声制御の能力は、ロボット工学のパラダイムシフトを表し、日常生活におけるロボットのより広範なアプリケーションと受け入れへの道を開きます。ヘリックス制御ロボットは、新しいタスクごとにプログラムまたは訓練を受ける代わりに、さまざまな状況に適応し、自然な音声コマンドに反応し、複雑で構造化されていない環境で行動することができます。

印象的な進歩にもかかわらず、課題があります。非構造化された環境、技術的な制限、経済的要因、社会的受け入れ、倫理的質問における信頼できるパフォーマンスは、ヒューマノイドロボットが私たちの家や仕事で日常の視界になる前に引き続き対処する必要があります。

Helix、この分野への関心の高まり、大規模な投資などの技術の進歩的な発展により、遍在する、役立つヒューマノイドロボットのビジョンは、これまで以上に現実に近いようです。今後数年間は、このビジョンがどれほど速く、どの程度現実になるか、そしてそれが私たちの人生、仕事、社会をどのように変えるかを示します。 Roboticsの未来への旅が始まったばかりで、Helixはこのエキサイティングな開発の最前線にあります。

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