何が起きたか
IEEE Spectrumに掲載された記事で、中国の具現化AI企業X Square Robotが、汎用ロボット向けの基盤スタック構想を明らかにした。同社は、大規模言語モデルが実現した「事前学習」のレシピがロボティクスには存在しないとし、データ、世界モデル、行動モデルを統合したスタックがその答えだと主張している。また、このスタックはオープンに構築・公開されるべきだとの考えを示した。
Key Facts
| X Square Robotは中国の具現化AI企業であり、統合スタックが具現化AIのレシピであると主張している。 | [0] |
| 同社のスタックは、ロボットが学習するデータ、物理世界の変化を予測する世界モデル、知覚・計画・推論・意思決定を統合して実行可能なロボット行動を生成する行動モデルで構成される。 | [0] |
| 同社はスタックをオープンに構築・公開すべきだとしている。 | [0] |
| スタックを支える原則として、(1)ロボットデータの基本単位は軌跡ではなく相互作用である、(2)事前学習は後の微調整のための初期化ではなく、利用可能な能力を生み出すべきである、(3)行動は固定された時間スライスではなく物理的イベントを中心にモデル化されるべきである、の3つを挙げている。 | [0] |
| 同社は世界モデルと行動モデルを、コードベースを共有する補完的だが独立したモデルファミリーと説明し、両者はより広範なWorld Unified Modelの中に位置づけられるとしている。 | [0] |
| 同社は、汎用ロボットの最大の制約はパラメータ数ではなく、相互作用データのコストと品質であると述べている。 | [0] |
| この課題に対処するため、同社はデータ収集システム「Universal Manipulation Interface (UMI)」を備えた「QUANXTA Zero Series」を開発した。 | [0] |
なぜ重要か
具現化AI分野では、ロボットがタスクや機械をまたいで知能を移転できるような、大規模言語モデルに相当する「レシピ」がまだ確立されていない。X Square Robotの統合スタック構想は、そのレシピを明示的に提示する試みであり、オープン公開の方針は分野全体の進展に影響を与える可能性がある。