Unitree Roboticsは、人型ロボットが自律的に戦闘を行うことができることを示し、人工知能システムが人間のオペレーターなしでロボットを制御する重要な一歩を踏み出したことを示しています。同社のG1人型ロボットは、UnifoLM-X2-1.0という新しい人工知能モデルを使用して、人間のパートナーとリアルタイムで対抗します。このデモは、変化する物理環境に迅速に対応できるロボットの開発努力を強調し、独立して動作を計画し実行する能力を示しています。Unitreeは、このシステムが初期のリモートコントロールや他の形態の人間の介入に依存していた人型戦闘デモからの転換を代表していると述べています。
Unitree G1人型ロボットが自律戦闘の可能性を示す
最新のビデオでは、UnitreeのG1人型ロボットが自律的に人間のパートナーと対抗している様子が示されており、UnifoLM-X2-1.0を使用しています。このシステムは、戦闘デモで通常必要とされる人工的なリモートコントロールオペレーターを排除することを目的としています。VRヘッドセット、ゲームコントローラー、または他のコントローラーのコマンドを動作に変換するのではなく、UnifoLM-X2-1.0は予測的な行動認識システムを採用しています。環境を継続的に処理し、シーンや対戦相手の変化を予測し、これらの予測を利用してロボットの次の動作を計画します。
デモのクリップでは、G1が姿勢や足取りを調整して近づく対戦相手に対応し、攻撃を避けながらパンチやキックを実行しています。クリップの視覚化は、システムの予測モデリングを示しており、ロボットが実際に移動する前に、将来の相互作用状態がどのように運動計画に組み込まれるかを示しています。
この技術は、人工知能駆動の人型ロボットにおける主要な課題の一つ、すなわち認識、意思決定、物理的行動の間の遅延を短縮することを目指しています。Unitreeは、UnifoLM-X2-1.0の設計が世界の行動モデルにおけるボトルネックを解決することを目的としており、運動計画の速度、戦術的意思決定、そして高度に動的な相互作用における閉ループ実行を向上させることを実現しています。YouTubeのビデオの説明には、「UnifoLM-X2-1.0は、リアルタイムの計画、意思決定、動的相互作用の実行における世界の行動基盤モデルのボトルネックを打破し、高度な動的、強力な相互作用、未来のリアルタイム予測と計画を実現し、人型ロボットの完全自律戦闘を達成しました。」と記されています。
Unitreeの最新のデモは、同社の人型ロボットがリモートコントロールからより高度な自律システムへと進化している様子を強調しています。G1の自律対抗技術は、工場作業用に設計されたモデルから進化した、Unitreeの基盤モデルシリーズの一部です。UnifoLM-X2-1.0は、世界モデルアプローチを採用しており、ロボットが周囲の環境を理解し、次に起こり得る状況を予測するのを助けます。専門家は、戦闘などの迅速な動きの中では、ロボットが見たものに反応するだけでは遅すぎる可能性があるため、特に重要であると指摘しています。
このシステムは、対戦相手の動作を予測し、G1自身のバランスと位置を考慮しながら、これらの予測を利用してリアルタイムで動作を選択し、行動を調整します。
しかし、デモクリップの映像は、このシステムがロボット自体で完全に動作していない可能性があることを示しています。制御テーブルのログには、OBS/replanやenv.stepのコマンドが表示されており、センサー情報がAIモデルを実行する独立したコンピュータに送信され、その後移動指令がG1に返されることを示唆しています。これは、システムが外部計算に依存することを減らすことが依然として重要な課題であることを意味します。Unitreeは、自律戦闘を物理的な人工知能のテストと見なしています。ロボットが動作を予測し、バランスを保ち、予期しない接触に反応できる場合、同様の技術は最終的に人型ロボットが複雑な産業環境でより安全に作業するのを助けることができるでしょう。