11.18.2024

MITのAIブレークスルー：ロボットトレーニングの変革

彼の古典では、 私、ロボット シリーズ、アイザック・アシモフは、ロボットが人間の多様なタスクや環境にシームレスに適応することを想像しました。このようなロボットはまだ開発段階ですが、MITは人工知能、ロボット工学、AI統合の新たな進歩によってこのギャップを埋めています。MITは、電気工学・コンピュータサイエンス（EECS）部門を通じて、産業オートメーションにおけるAI向けのヘテロジニアス・プレトレーニング・トランスフォーマー（HPT）システムを開発しました。このシステムは、多様なデータセットと高度なモデリングを組み合わせることで、ロボットの柔軟性、効率性、汎用性がかつてないほど高まっています。

従来のロボットトレーニングの限界

何十年もの間、ロボットのトレーニングは時間のかかるプロセスであり、多くの場合、タスク固有のデータセットの必要性によって制限されていました。通常、エンジニアは制御された環境で各ロボットとタスクに固有のデータを収集します。この方法は、反復的で制御されたタスクには有効ですが、環境やタスク自体が変化した場合のロボットの適応能力が制限されます。この柔軟性の欠如は、真に用途の広い汎用ロボットを開発する上での最大の障壁の1つです。

従来の方法では大量のデータが必要で、あるコンテキストから別のコンテキストに学習を移す機能がありません。ロボットが新しいタスクや環境に直面するたびに、基本的にはゼロから始めます。MITの研究者が指摘しているように、データを多用するこのアプローチは、現実世界の予測不可能な状況では動作しなくなる、高価で剛性の高いロボットにつながります。MITの電気工学・コンピュータサイエンス部門は、これまでとは異なるアプローチの必要性を認識していました。そのソリューションであるHPTシステムは、ロボット工学とAIの統合における可能性を再定義するものです。

HPT: AI ロボティクスの新しいスタンダード

HPTモデルは、ロボットの訓練方法における画期的な変化であり、MITのAIとロボット工学とAI統合の新しい標準でもあります。MITの電気工学・コンピュータサイエンス（EECS）部門が開発したHPTは、多様で質の高いデータを統一されたフレームワークにまとめることで、ロボットの訓練における主要な課題に対処します。タスク固有のデータセットに限定される従来のトレーニングモデルとは異なり、HPTではロボットがさまざまなタスクや環境を汎用化して、多用途で応答性が高く、複雑な現実世界のシナリオにも対応できるロボットを作成できます。

マルチモーダル AI データの統合

HPTの適応性は、多様なデータタイプを統一されたモデルに統合することにかかっています。これにより、ロボットは複数の視点からタスクを理解して実行できるようになります。これは、ロボット工学とAIの統合における画期的な進歩です。この統合プロセスには以下が含まれます。

ビジョンセンサー、シミュレーション、固有受容信号からデータを収集して、ロボットに自分の位置と動きを空間的に認識させます。これは、MITロボット工学の複雑なタスクに不可欠です。
ロボットがさまざまな視点からタスクを解釈できるようにする包括的なモデルを開発し、MIT AIフレームワーク内での適応性を高めます。
多様なデータソースをまとまりのあるフレームワークにまとめ、再トレーニングの必要性を減らし、ロボットが複数のタスクを効果的に汎用化できるようにすることは、産業オートメーションにおけるAIの重要な進歩です。

ジェネラライズのための複数のタスクにわたる事前トレーニング

大規模な言語モデルに触発されたHPTの事前トレーニング戦略は、最小限の再トレーニングで新しいタスクに適用できる基本的なスキルをロボットに提供します。これは、MITの人工知能研究における大きなメリットです。この一般化プロセスには以下が含まれます。

さまざまなデータセットを事前にトレーニングして、さまざまなタスクについて幅広い理解を深め、MITのロボット工学アプリケーションへのロボットの適応性を高めます。
ロボットが既存のスキルを新しいタスクにすばやく適用できるようにし、再トレーニングの時間とコストを最小限に抑えることは、産業オートメーションにおけるAIの主な利点です。
慣れていない環境でのロボットの効果的な適応性をサポートすることは、現実世界の環境におけるロボット工学とAIの統合にとって重要です。

トークンベースのデータ統一アーキテクチャ

HPTのトークンベースのアーキテクチャは、多様なデータ入力を標準化し、各データタイプが意思決定に等しく寄与することを保証します。これはMIT電気工学とコンピュータサイエンスの大きな進歩です。このアーキテクチャは次のことを実現します。

視覚、固有感覚、センサーベースを問わず、各入力を統一されたトークンに変換します。MIT AIはこれを使用して、ロボット工学アプリケーション全体で一貫性を維持します。
すべてのデータタイプの重要性を同等にすることで、バランスの取れた意思決定が可能になり、ロボットが環境全体でより効果的に適応できるようになります。
データ処理を合理化することで、ロボットが現実世界の正確なアクションを効率的に実行できるようになり、産業オートメーションにおけるAIが向上します。

さまざまなロボット実施形態に柔軟に対応

HPTの柔軟性はさまざまなロボット構造をサポートしているため、1つのポリシーでさまざまなロボット設計に対応できます。この柔軟性には以下が含まれます。

1つのポリシーを複数のロボット構造に適用し、さまざまなロボット工学とAIの統合設定に展開できるようにします。
マルチアーム産業用ロボットからモバイルユニットまで、さまざまな設計をサポートし、MITの人工知能アプリケーションに対するHPTの影響力を拡大しています。
進化する構成でロボットが機能できるようにすることで、産業オートメーションにおけるAIのニーズが絶えず変化する業界をサポートします。

HPTは器用な動きを促します

汎用ロボットの重要な能力は、さまざまなタスクにわたって器用で順応性のある動作を実行できることです。製造における壊れやすい物体の取り扱いから組立ラインでの正確な調整まで、産業オートメーションには器用さが必要です。MITのHPTシステムでは、正確な動きを実現するには、広範で質の高いトレーニングデータと、複雑なセンサー情報、特に固有感覚信号を処理する能力が必要です。

HPTの開発における最大の課題の1つは、さまざまなタスクに合わせてモデルをトレーニングするための大規模なデータセットを作成することでした。MITの研究者は、人間のデモンストレーションビデオやシミュレーションデータなどを組み込んで、52のデータセットから200,000を超えるロボットの軌跡をまとめました。この膨大なデータは、MIT Roboticsが基本的な動作から器用さを必要とする作業における細かい運動能力まで、ロボットのあらゆる動きを捉えるのに役立ちます。このような包括的なデータセットを使用することで、MITは AI モデルトレーニングこれにより、モデルはこれらの動きをより効果的に一般化できるため、ロボットは新しいタスクや不慣れな環境に遭遇した場合でも、流動的かつ正確に動作できます。

器用ロボット工学における固有感覚の役割

固有感覚データにより、ロボットは体の位置、動き、力の加わりを内部で把握できます。固有感覚は、正確さと器用さが求められる作業に不可欠です。HPTは次のような方法でロボットの適応性を高めます。

固有受容信号の組み込み：MITのHPTモデルは、固有受容信号を使用することにより、ロボットが動きをリアルタイムで感知して調整できるようにし、動的な環境で柔軟に対応できるようにします。
入力の均一な処理：HPTのアーキテクチャでは、視覚的であれ固有受容的であれ、各入力が「トークン」として表現され、視覚と固有感覚の両方がロボットの意思決定に影響を与えることが保証されます。
外部フィードバックと内部フィードバックのバランス：HPTは、外部観察と内部固有感覚を同等に重視することで、微調整された動きを可能にし、ロボットが最小限の再トレーニングで複雑なタスクを実行できるようにします。これはMITロボット工学の重要な進歩です。

パフォーマンスの向上と今後の方向性

MITのHPTシステムは、ゼロからトレーニングされたモデルと比較してロボットのパフォーマンスが20％以上向上したことを示し、シミュレーションや現実世界のシナリオに強い適応性を示しました。この適応性は、このモデルが産業オートメーションにおける人工知能の進歩の可能性を示しており、以下が含まれます。

多様なロボット実施形態の管理：HPTの柔軟なモデルは、さまざまなロボット設計に適応できるため、ロボットのモデルとタスクが絶えず進化している業界に最適です。
多様なデータによるトレーニング：HPTは、さまざまなソースからのデータを使用してロボットをトレーニングし、ロボット工学とAI統合のスケールアップに不可欠な新しいロボットの設計や機能に迅速に適応できるようにします。
現実世界の要求への対応：カーネギーメロン大学のデビッド・ヘルドによると、複数のロボット実施形態にわたって単一モデルをトレーニングするHPTの能力は、MIT人工知能における複雑で現実世界の産業アプリケーションの要求を満たすスケーラブルなソリューションの実例となっています。

産業用オートメーションアプリケーション

HPTシステムは、適応性と効率性がさらに重要となる産業オートメーションのゲームチェンジャーです。幅広いタスクにすばやく適応できるロボットを訓練することで、HPTには多くの用途があります。製造現場では大きな変化が起こる可能性があります。HPT対応ロボットは、新しい組立工程ごとにロボットを再構成して再トレーニングするよりも、大規模な再プログラミングを必要とせずにさまざまな生産ラインに適応できます。

ロジスティクスでは、HPTで訓練されたロボットが仕分けから梱包、品質管理まですべてを処理し、製品の種類や構成の変化にシームレスに適応できます。ロボットはさまざまな環境をナビゲートして評価し、再トレーニングをほとんどまたはまったく必要とせずに品質問題や危険を特定できるようになるため、検査プロセスにもHPTの適応性からメリットが得られる可能性があります。この汎用性は、MITのロボット工学の革新によって支えられているため、産業オートメーションにAIを導入する企業にとって、効率の向上とコスト削減が実現する可能性があります。

MITのHPT訓練を受けたロボットは適応性に優れているため、今日の自動化産業に特有の急速に変化する環境において重要な要素である柔軟性を必要とする作業に最適です。MITのシステムは、ロボットが異種のデータから学習し、新しいタスクを統合できるようにすることで、AI主導型ソリューションの開発における多様なデータの重要性を実証しています。

Sapien の専門知識による産業オートメーションの AI の強化

MITがロボット訓練の新しい方法を開拓する中、高品質のデータ統合の重要性は、従来のMLモデルよりもさらに重要になっています。HPT (Heterogeneous Pretrained Transformer) システムは、複数のソースからの多様で注釈の付いたデータを利用して、さまざまなタスクにおけるロボットの適応性と効率性を高めています。これこそが、産業オートメーションにおける人工知能の進歩という同社の使命を Sapien が支援できるところです。

サピエンスの習慣データ注釈ソリューションは、MITのロボット研究で使われているような大規模言語モデルや機械学習アプリケーションを含むAIモデルのパフォーマンスを最適化するように設計されています。Sapien のサービスは、インテント分類、セマンティック・ロール・ラベリング、感情分析などの高度なアノテーション技術を通じて、データが正確で文脈に富んでいることを保証し、より信頼性の高い AI 主導の洞察の創出を支援します。産業オートメーションの AI の場合、Sapien の人間の専門家が提供するデータアノテーションは、ロボットが複雑なタスクをいかに効果的に理解し、それに適応するかをさらに向上させる可能性があります。

Sapienの専門知識がロボット工学とAIの統合にとって重要な理由

Sapienのカスタマイズされたデータ注釈ソリューションは、データ品質、セキュリティ、および業界固有の精度係数を確保することで、MITのHPTのようなモデルに効果的にロボットが適応できるようにすることで、ロボット工学とAIの統合を改善します。この専門知識には以下が含まれます。

業界固有の専門知識：Sapienのチームは、ヘルスケア、法律、マーケティングなどの分野にわたる深い知識を持っているため、業界に合わせた注釈を提供できます。この専門知識により、MITのHPTモデルで使用されるデータには、さまざまな分野に関連する特定の状況や詳細が反映され、さまざまな業界におけるロボットの適応性と柔軟性が高まります。
スケーラブルで安全なインフラストラクチャ：Sapienは、高度なデータセキュリティプロトコルとスケーラブルなリソースにより、MITのHPTトレーニングなどの大規模プロジェクトをサポートし、高水準のデータプライバシーを維持しながら複雑なアノテーション要件を管理します。このインフラストラクチャーにより、産業オートメーションにおける安全で適応性の高い AI に不可欠な HPT のようなモデルに、膨大な量の多様なマルチモーダルデータを容易に統合できます。
あらゆる段階での品質保証：MITのロボット工学とMITの人工知能イニシアチブの厳しい基準を満たすために、Sapienはアノテーター間のチェック、専門家によるレビュー、サンプリングを通じて品質保証を実施しています。これにより、モデルに入力されるデータの正確性が保証され、ロボットの動作におけるエラーが減り、モデルの信頼性が向上し、ロボットの効率と適応性が向上します。

自社の AI 自動化プロジェクトを次のレベルに引き上げる準備はできていますか?Sapien とのコンサルテーションコールをスケジュールして、Sapien の AI データファウンドリがどのようにお客様のプロジェクトに合わせたカスタムデータパイプラインを構築できるかを検討してください。

よくある質問

MITのHPTシステムとは何ですか？また、ロボットトレーニングをどのように改善しますか？

MITのヘテロジニアス・プレトレーニング・トランスフォーマー（HPT）システムは、ビジョンセンサー、シミュレーションデータ、固有感覚信号などの複数のソースからのデータを単一のまとまりのあるモデルに統合するロボットのトレーニングへの新しいアプローチです。タスク固有のデータに頼る従来のトレーニング方法とは異なり、HPTはより柔軟で適応性の高いトレーニングフレームワークを構築し、ロボットが最小限の再トレーニングでさまざまなタスクを実行できるようにします。この革新により、特に産業オートメーションにおけるロボット工学とAIの統合における適応性が向上します。

HPTはマルチモーダルデータをどのように活用して適応性を高めていますか?

HPTは、さまざまなソースからのデータを標準化された「トークン」として処理し、システムが統一的に解釈します。このトークンベースのアーキテクチャにより、HPT は視覚データ、固有感覚 (位置と動きのデータ)、その他のセンサー入力を共有の「言語」にまとめることができます。HPTはこれらのデータタイプを調整することで、ロボットが複雑な環境をよりよく理解して適応できるようにし、その結果、より正確で柔軟なタスク遂行が可能になります。

HPTのロボット訓練において固有感覚はどのような役割を果たしますか？

器用で順応性のあるロボットの動きを実現するには、固有感覚が不可欠です。この内部フィードバックデータにより、ロボットは自身の位置、動き、力を加えたという感覚を得ることができます。HPTは固有感覚信号を組み込むことでロボットのリアルタイム応答性を向上させ、動的フィードバックに基づいて動きを調整できるようにします。この機能は、適応性が鍵となる製造や産業オートメーションにおける複雑な作業には不可欠です。

HPTが産業オートメーションに有利なのはなぜですか？

HPTは、複数のタスクを汎用化し、最小限の再トレーニングで新しい環境に適応できるため、産業オートメーションにおけるAIに大きなメリットをもたらします。製造や物流などの業界では、ロボットが大規模な再プログラミングを行わなくてもタスク間をシームレスに移動できるため、この適応性が効率の向上とコスト削減につながります。そのため、HPTで訓練されたロボットは、汎用性と適応性が求められる環境に最適です。

Sapienのデータ・アノテーションに関する専門知識は、MITのHPTイノベーションをどのようにサポートしているのでしょうか？

Sapienのデータ注釈ソリューションは、正確にラベル付けされたコンテキスト豊富なデータを提供することにより、HPTのパフォーマンスを最適化する上で重要な役割を果たします。Sapien は、インテント分類やセマンティック・ロール・ラベリングなどの高度なアノテーション技術により、HPT のような AI モデルで使用されるデータの質と文脈的関連性を高めています。Sapien は、データの品質と精度に一貫性を持たせることで、より信頼性が高く効率的な AI 主導の自動化ソリューションをサポートしています。

MITのHPTモデルには、今後どのような発展が期待できますか？

MITチームは、GPT-4のような大規模な言語モデルと同様に、ラベルのないデータを組み込むことで、HPTの汎用性を高めることを目指しています。これにより、データ準備に必要なリソースが削減され、HPTの適応性が高まり、さまざまな環境でシームレスに動作する汎用性の高い汎用ロボットへの移行が可能になります。将来の進歩により、Sapienの高品質なデータ・アノテーションがさらに統合され、ロボット工学におけるより強力なAI応用が推進されるかもしれません。

Sapien のデータ・アノテーション・サービスを始めるにはどうすればいいですか？

Sapien のデータ・アノテーションに関する専門知識が AI や自動化プロジェクトをどのように強化できるかを調べるには、Sapien との相談電話をスケジュールしてください。このセッションでは、チームがお客様の目標を評価し、Sapien のカスタマイズされたデータソリューションが、特にロボット工学や産業オートメーションの AI の用途において、お客様の AI モデルをどのように最適化できるかを実演します。