ロボット学習データはどこから来るのか?Encordが倉庫でJengaと脳波で「物理データ」を製造する理由
AI学習データ企業Encordが、カリフォルニア州San Leandroの倉庫で人間の「パイロット」約12名にロボットの訓練データを生成させています。ドイツのZander Labsの脳波ヘッドセットを使い、Jenga崩しの最中の脳活動まで記録する試みは、ヒューマノイド・倉庫ロボットの次のボトルネックが「現実世界の物理データの枯渇」だという賭けを象徴しています。
AI学習データ企業Encordが、カリフォルニア州San Leandroの倉庫で人間の「パイロット」約12名にロボットの訓練データを生成させています。ドイツのZander Labsの脳波ヘッドセットを使い、Jenga崩しの最中の脳活動まで記録する試みは、ヒューマノイド・倉庫ロボットの次のボトルネックが「現実世界の物理データの枯渇」だという賭けを象徴しています。
Boston DynamicsのSpotやAgility RoboticsのDigitなど、工場・倉庫・危険施設での自律稼働が現実になりつつある一方、あらゆる環境で使える汎用ロボットの実現には「99.99%の堅牢性」という高い壁が残っています。
SemiAnalysisが、産業用ロボットから汎用機まで「自律性のレベル」を5段階で定義する業界初のフレームワークを公開しました。技術的可能性ではなく商用化可能性で線を引いた点が特徴で、汎用ロボットはすでにレベル2が初期量産、レベル3が初期パイロット段階にあると整理されています。