アメリカの会社Figureは最近、新しい動画を共有し、Figure 03人型ロボットが完全に自律的に梯子を登ることができると主張しています。同社の創業者Brett AdcockがXプラットフォームに投稿した動画では、このロボットが明らかな人間の助けなしに成功裏に梯子を登る様子が示されています。Figure 03は日常使用を目的とした汎用の人型ロボットです。同社は、Helix AIモデルを通じて、このロボットが予測不可能で変化し続ける家庭環境の中をナビゲートできると述べています。
最近、FigureはFigure 03の生産を1日1台から1時間1台に引き上げ、350台以上のロボットを納品し、製造効率と人工知能の発展を向上させたと発表しました。この新しい動画は、Figure 03人型ロボットが完全に自律的に梯子を登る能力を示しており、同社のロボットの移動性とバランスにおける新たなマイルストーンを示しています。動画では、ロボットが明らかな人間の助けやリモートコントロールなしで梯子を登る様子が映し出されており、これは人型ロボットにとって難しいタスクの一つと考えられています。なぜなら、腕と脚の動作を正確に調整し、継続的なバランス調整を行い、周囲の環境を正確に認識する必要があるからです。
Figure 03人型ロボットが自律的に梯子を登る能力を示す
このタスクを成功裏に完了することは、ロボットの移動性、全身制御、即時決定能力の向上を示すことができます。AdcockはTwitterで「F.03は現在、完全に自律的に梯子を登ることができる」と述べました。このデモは人工知能研究者の関心を引き、ある人はこれを人型ロボット分野の「良好な進展」と表現しています。動画はこのロボットが梯子を登る能力を示していますが、Figureは依然として基盤となるシステムの技術的詳細を明らかにしておらず、このデモは独立した検証を受けていません。
別の投稿で、Adcockは「車輪型ロボットは完全に行き詰まりだ」と強調し、人型ロボットの脚部が工場、倉庫、オフィス、家庭など人間の環境においてより適しているという見解を再確認しました。最近、FigureはHelix System 0 (S0) AIモデルの大規模なアップグレードを発表し、その人型ロボットが視覚認識と全身動作制御を組み合わせて、より能力の高い自律ナビゲーションを実現できるようにしました。以前は、このシステムは本体感覚、つまりロボット自身の関節位置、身体の動き、バランスの認識に依存していました。
この方法は基本的な移動には効果的ですが、複雑な環境（例えば、階段、梯子、不整地）での安全なナビゲーション能力を制限します。更新されたS0モデルは、機載立体カメラからのリアルタイム視覚データを統合しています。これはRGB画像を処理して周囲環境の三次元表現を構築し、ロボットが前方の地形を「見る」ことができ、同時に自らの身体位置を継続的に監視できるようにします。この組み合わせにより、ロボットはより正確な足の配置を行い、バランスを改善し、挑戦的な表面上でよりスムーズに移動できるようになります。
Figureは、このモデルがシミュレーション内での強化学習を通じてエンドツーエンドでトレーニングされ、さまざまなランダム化された地形や環境条件をカバーしていると述べています。同社によれば、学習した行動はシミュレーションから実際のロボットに直接移行でき、追加のキャリブレーションや微調整なしで「シミュレーションから実際」の課題を解決します。同社は、アップグレードされたシステムが階段や不整地を通過する際に人間に似た安定性を実現できると指摘しており、変化する照明条件でも同様です。Figureは、この感知駆動のアーキテクチャがより広範な環境認識行動をサポートし、その人型ロボットが現実の環境で完全に自律的に操作できる能力に近づくと信じています。