NVIDIA、合成データで行動認識モデルを拡張する手法を解説
NVIDIAは2024年12月3日、合成データを使って行動認識モデルを拡張する方法を解説した。 中心は、実世界のデータ収集だけに依存せず、学習データを増やしてモデルを鍛える考え方である。 物体認識ではなく人の行動認識を対象にしている点が、フィジカルAI向けの基盤づくりとして注目される。
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NVIDIAは2024年12月3日、合成データを使って行動認識モデルを拡張する方法を解説した。 中心は、実世界のデータ収集だけに依存せず、学習データを増やしてモデルを鍛える考え方である。 物体認識ではなく人の行動認識を対象にしている点が、フィジカルAI向けの基盤づくりとして注目される。
NVIDIAは2024-12-02、物理シミュレーション上の人型ロボット向けに、全身を一体で制御する手法「Unified Whole-Body Control for Physically Simulated Humanoids」を公開した。 対象は、自然な移動と多様な制御入力への応答を両立させるシミュレート人型である。 実機量産ではなく、まずはシミュレーション環境での制御と学習の精度を引き上げる位置づけとみられる。
韓国では労働力の10%以上がロボットに置き換わり、従業員1万人当たり1,012台のロボットが稼働している。
36Krは2024年11月22日、IDEA InstituteがTencent、Meituan、BYDと具身知能の協業に入ったと報じた。 主題は、実世界と機械の相互作用に必要な視覚認識の取り組みだとされた。 本件は、ロボット開発を単体製品ではなく、知覚・理解の基盤づくりとして見る動きの一例といえる。
EUのSoftGripプロジェクトは、キノコ収穫の自動化を目指し、試作ロボットをアテネとダブリンで試験した。
NVIDIAは2024年11月21日、エッジAIとロボティクス向けのソフトウェア基盤「JetPack 6.1」を公開した。 今回の更新は、カメラスタックの最適化による性能向上と、Firmware TPMの導入によるセキュリティ強化が柱である。 ロボット開発で重要な入力側の画像処理と、実機運用で求められる保護機能を同時に更新した点が特徴である。
自動化推進協会A3にMantis Roboticsがブロンズメンバーとして加入した。
Teleoは2024年11月21日、シリーズA延長ラウンドで1620万ドルを調達したと発表した。
Collaborative Robotics(Cobot)は、物流・医療向けの協働ロボットProxieを発表した。
The Robot Reportによると、韓国機械材料研究院は自律船舶の着桟作業を支援する自動係留システムを開発した。
Intelが2024年11月8日にプレスハブを更新し、報道向け資料を提供した。
Intelが報道関係者向けにプレスキットやブランド資料を提供するプレスハブを更新した。
1Xは2024年11月8日、NEO Betaが料理人のNick DiGiovanni氏とステーキ調理で対決する動画を公開した。
Fourierは2024年11月6日、NVIDIAの開発者ブログで、ヒューマノイドロボットを実世界の役割に向けて訓練している取り組みを紹介した。 記事は、NVIDIA Isaac Gymを使った訓練手法を軸に、相互作用の多い作業への適用を狙う内容である。 公開情報上は、具体的な機体数や量産計画よりも、訓練環境と学習方法が主題である。
NVIDIAは2024年11月6日、ヒューマノイドロボット向けの視覚と技能開発を支援する「Project GR00T」を公開した。 発表文は、ヒューマノイドをメカトロニクス、制御理論、AIが交差する課題として位置づけ、学習・制御の開発基盤を強調している。 本件は、ロボット本体の供給よりも、認識と技能獲得を支える計算・学習基盤をどこまで標準化できるかが焦点になる。
ロボット企業Galbotは、NVIDIA Isaac Simを用いて、器用なロボットハンドのための大規模シミュレーションデータセットDexGraspNetを開発したと発表した。
Geeky Gadgetsは、LimX Dynamicsが多機能な二足ロボット「TRON 1」を発表したと報じた。
Physical Intelligenceは2025年11月17日、ロボット学習手法「Recap」を発表し、最新のVLAモデルπ0.6を改良したπ*0.6を開発した。
Physical Intelligenceは10月31日、汎用ロボット方策「π0」を公開したと発表した。
Physical Intelligenceは2024年10月31日、汎用ロボット基盤モデル「π0」を発表した。