ミライビット、OpenArmとUnitree G1でPhysical AI研究を始動

ミライビット株式会社は、Physical AIの研究開発を本格的に始めました。
オープンソースの双腕ロボット「OpenArm v2」で遠隔操作環境を構築し、実機データの収集を始めています。
ヒューマノイドロボット「Unitree G1」も活用し、データ収集からAI学習、実機検証まで進めます。

記事の概要

ミライビットは、視覚や言語による指示でロボットが現実環境の作業を実行するPhysical AIを目指しています。
Physical AIの実現には、AIモデルの開発に加えて、実際のロボットから得るデータの蓄積が重要だとしています。
同社は現在、OpenArmを用いた遠隔操作環境を構築し、ロボット操作データの収集を開始しています。
収集したデータは、AIモデルの学習と評価に活用し、実機での検証までつなげます。
OpenArm v2を中心に、データ収集、モデル開発、実機検証を繰り返して技術を蓄積します。
さらに、ヒューマノイドロボットのUnitree G1も研究開発に導入しています。
今後は企業・大学・研究機関向けに、実機データ収集環境の構築支援や研究開発、PoCにも取り組みます。

記事のポイント

1. 実機データを収集： OpenArm v2の遠隔操作環境を構築し、ロボット操作データの収集を始めています。
2. 学習から検証まで： 収集データによるAIモデルの学習・評価と、ロボット実機での検証を進めます。
3. ヒューマノイドへ展開： Unitree G1も活用し、双腕ロボットで培う技術の汎用ロボット展開を目指します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： モデル導入だけでなく、遠隔操作によるデータ収集から実機評価までを含む検証体制を、PoCの初期設計に組み込む必要が出てきそうです。
• 同分野の研究開発企業： モデル性能だけでなく、どのロボットでどの作業データを継続的に集め、別の機体へ展開できるかが、提案の差別化要素になり得ます。
• 研究機関・大学： 実機データの収集環境構築やPoCを外部企業と進める選択肢が増え、アルゴリズム研究を現場検証へつなげる計画が求められそうです。

このニュースの背景

Physical AIは、視覚や言語の指示を現実環境の作業につなげるため、AIモデルだけでなく実際のロボットから得るデータが必要とされています。
ミライビットは、OpenArm v2で遠隔操作環境を構築し、収集データを学習・評価と実機検証につなげる循環を進めています。
さらにUnitree G1を加え、双腕ロボットで蓄積する技術をヒューマノイドを含むロボットへ展開する方針です。

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