[イーデイリーShin Yeong-bin 記者] サムスンが米国でヒューマノイドの研究を加速させています。サムスン・リサーチ・アメリカ(SamsungElectronics(005930))がロボット人工知能(AI)基盤技術を、サムスンSDS(SAMSUNG SDS CO., LTD.(018260) )が製造現場の運営・監視用AIを強化し、フィジカルAIの研究分野を広げている様子です。
1日、情報技術(IT)業界によると、サムスン電子の米国研究開発(R&D)法人であるサムスン・リサーチ・アメリカ(SRA)は最近、ロボット・インテリジェンス・ラボ内に「データ効率」グループを立ち上げ、これを率いる責任者の採用に乗り出しました。
シリコンバレーにあるサムスンリサーチアメリカの外観(写真=サムスンリサーチアメリカ)
データ効率グループは、少ないロボットデータでも学習性能を高める技術を研究します。シミュレーションベースの学習と評価、一人称視点映像による学習、テレオペレーションによるデータ拡張などが主な研究対象です。現実のデータを仮想環境に移して学習した後、再び実際のロボットに適用する、現実とシミュレーションを連携させた学習技術を取り扱います。
SRAロボット・インテリジェンス・ラボの内部研究組織図も具体的に明らかになりました。同研究所は、△データ効率のほか、△推論、△精密操作、△ロボットシステムなど、4つのグループを中心に人材を確保しています。
推論グループは、ロボットが周囲の環境を理解し、複雑な作業を計画する技術を担当します。精密操作は、ビジョンや触覚などを活用して物体を安定して扱う能力を、ロボットシステムはAI技術を実際のロボットに統合・検証する役割を担っていると解釈されます。
研究所全体は、ロボット工学者のクリス・ハウザー氏(イリノイ大学コンピュータサイエンス教授)が統括しています。ハウザー統括は、ロボットAIの開発において、データ規模よりも学習効率を重視してきました。今年は、100時間未満の実ロボットデータを用いて、最先端レベルの研究成果を上げることを目標として掲げました。
サムスンSDSもフィジカルAIの研究を拡大しています。サムスンSDSアメリカは最近、リアルタイム映像理解とフィジカルAIを研究する新規人材の採用を開始しました。中核となる研究課題の一つは、ヒューマノイドが作業する映像をリアルタイムで分析し、誤った動作や異常状況を検知するAIです。
現地のAIサイエンスラボでは、実際のヒューマノイドを直接運用しながら、テレオペレーションでデータを収集し、オープンソースのRFMを学習・展開する研究も行っています。これに先立ち、組み込みAIやビジョン・言語・行動モデル(VLA)など、ロボット学習分野の人材採用も続けてきました。
サムスンSDSが目指す最終的な適用先は、製造現場です。同社は、関連する研究技術をサムスンのグローバルな製造環境で検証し、実際の生産ラインでパイロットプロジェクトとして実証するものとされています。将来的には、多種多様なロボットが連携して動作するマルチロボットシステムへと拡大する構想です。
サムスン電子は去る7月、代表取締役直属のRX事業推進室を発足させ、米国・中国・日本にグローバルなロボット研究拠点を拡大すると明らかにしました。ロボットの中長期戦略から中核技術の開発、事業化に至るまで、分散していた能力を結集するという構想であるだけに、米国の研究戦略に対する関心も高まっています。
ハウザー総括は、汎用ロボットの商用化は短期間で決着する競争ではないと見ています。同氏は最近、ソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)で「既存のロボット・ファウンデーション・モデル(RFM)だけでは不十分だ」と述べ、単なるデータ規模の競争に対して慎重な見解を示しました。
1日、情報技術(IT)業界によると、サムスン電子の米国研究開発(R&D)法人であるサムスン・リサーチ・アメリカ(SRA)は最近、ロボット・インテリジェンス・ラボ内に「データ効率」グループを立ち上げ、これを率いる責任者の採用に乗り出しました。
データ効率グループは、少ないロボットデータでも学習性能を高める技術を研究します。シミュレーションベースの学習と評価、一人称視点映像による学習、テレオペレーションによるデータ拡張などが主な研究対象です。現実のデータを仮想環境に移して学習した後、再び実際のロボットに適用する、現実とシミュレーションを連携させた学習技術を取り扱います。
SRAロボット・インテリジェンス・ラボの内部研究組織図も具体的に明らかになりました。同研究所は、△データ効率のほか、△推論、△精密操作、△ロボットシステムなど、4つのグループを中心に人材を確保しています。
推論グループは、ロボットが周囲の環境を理解し、複雑な作業を計画する技術を担当します。精密操作は、ビジョンや触覚などを活用して物体を安定して扱う能力を、ロボットシステムはAI技術を実際のロボットに統合・検証する役割を担っていると解釈されます。
研究所全体は、ロボット工学者のクリス・ハウザー氏(イリノイ大学コンピュータサイエンス教授)が統括しています。ハウザー統括は、ロボットAIの開発において、データ規模よりも学習効率を重視してきました。今年は、100時間未満の実ロボットデータを用いて、最先端レベルの研究成果を上げることを目標として掲げました。
サムスンSDSもフィジカルAIの研究を拡大しています。サムスンSDSアメリカは最近、リアルタイム映像理解とフィジカルAIを研究する新規人材の採用を開始しました。中核となる研究課題の一つは、ヒューマノイドが作業する映像をリアルタイムで分析し、誤った動作や異常状況を検知するAIです。
現地のAIサイエンスラボでは、実際のヒューマノイドを直接運用しながら、テレオペレーションでデータを収集し、オープンソースのRFMを学習・展開する研究も行っています。これに先立ち、組み込みAIやビジョン・言語・行動モデル(VLA)など、ロボット学習分野の人材採用も続けてきました。
サムスンSDSが目指す最終的な適用先は、製造現場です。同社は、関連する研究技術をサムスンのグローバルな製造環境で検証し、実際の生産ラインでパイロットプロジェクトとして実証するものとされています。将来的には、多種多様なロボットが連携して動作するマルチロボットシステムへと拡大する構想です。
サムスン電子は去る7月、代表取締役直属のRX事業推進室を発足させ、米国・中国・日本にグローバルなロボット研究拠点を拡大すると明らかにしました。ロボットの中長期戦略から中核技術の開発、事業化に至るまで、分散していた能力を結集するという構想であるだけに、米国の研究戦略に対する関心も高まっています。
ハウザー総括は、汎用ロボットの商用化は短期間で決着する競争ではないと見ています。同氏は最近、ソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)で「既存のロボット・ファウンデーション・モデル(RFM)だけでは不十分だ」と述べ、単なるデータ規模の競争に対して慎重な見解を示しました。