5年後、家事ロボが家庭に！？ AIによる加速する進化
AI技術を活用したロボット制御が進化しており、特にAIの訓練データの重要性が高まっています。2024年11月の国際学会「CoRL 2024」では、生成AIを利用してロボットの学習データを拡張・収集する研究が多く発表されました。
生成AIによる学習データの複製
NVIDIAは「SkillMimicGen」を発表し、人がロボットを遠隔操作した成功デモを基に類似データを自動生成する技術を紹介しました。
UCBとトヨタの研究チームは「RoVi-Aug」を開発し、生成AIを使ってロボットの視点や姿勢を変えたデータを大量に作成しました。この技術には、Metaの「Segment Anything Model（SAM）」が活用されており、ロボットが画像内の対象物を正確に切り抜き、学習データとして利用できるようになっています。
簡易ロボットによるデータ生成
スタンフォード大学の「Mobile ALOHA」は、人がロボットアームを操作しながらデータを収集する手法で、安価なハードウェアを活用しています。
Google DeepMindなどは「UMI on Legs」を発表し、3Dプリンター製のグリッパーを人が操作してデータを収集するアプローチを取っています。また、ジョージア工科大学は触覚データを活用した「MimicTouch」を開発し、ロボットが物体を触れて認識する技術を向上させました。
高度なアルゴリズム
さらに、人型ロボットの研究も活発化しており、NVIDIAの「Project GR00T」などが注目されています。
新興企業「Physical Intelligence（PI）」が発表したロボット基盤モデル「π₀（パイゼロ）」は、洗濯物を取り出して畳むなどの家事をこなせる高度な技術を持ち、今後5年以内には家事ロボットの実用化が進む可能性が高いと考えられています。