Figure、VLAモデル「Helix」が食器洗浄機への食器投入を習得

何が起きたか

Figureは、同社のVision Language Action（VLA）モデル「Helix」が、食器洗浄機への食器投入を、新たなデータのみで習得したと発表した。同社によると、Helixはタオル折りや荷物の再配置に続き、食器洗浄機への投入という日常的なタスクに取り組んだ。食器洗浄機への投入は、積み重なった皿の分離、二腕の協調による受け渡し、滑りやすい物や壊れやすい物の指先レベルの精度、数センチ単位の誤差しか許容されないラックへの配置など、ロボット工学上の多くの難題を含むと同社は説明する。Helixは、積み重なった皿を分離して順番に投入すること、片手でグラスを持ち上げて向きを変え、もう一方の手で慎重に置くこと、乱雑な初期状態に適応すること、誤把持や衝突などのエラーから回復することなどを学習した。同社は、新しいアルゴリズムや特別なエンジニアリングはなく、新しいデータのみで実現したとしている。

Key Facts

なぜ重要か

Figureは、食器洗浄機への投入、荷物の物流、タオル折りは一見異なるタスクだが、Helixは同じ汎用アーキテクチャで処理すると説明する。同社は、これを、追加データで新しい能力を段階的に学習でき、特別なエンジニアリングなしに適用範囲を広げられる、スケーラブルなヒューマノイド知能への一歩と位置づけている。