アトム、GENIAC採択で国産ロボット基盤モデルを開発

アトムは、経済産業省とNEDOが推進する「GENIAC」に採択されました。
国産ヒューマノイドAIロボット向けの基盤モデルを研究開発し、産業現場での自律動作を目指します。
実機から収集したフィジカルAIデータを活用し、データ収集から実機検証まで一貫して進めます。

記事の概要

採択対象は、「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／ロボット基盤モデルの研究開発（GENIAC）（補助）」です。
アトムは、大規模な計算資源を用いて、国産ヒューマノイドの開発とロボット基盤モデルの研究開発に取り組みます。
2026年5月18日公示の公募では、多用途ロボットが対象に含まれました。
同社によると、ヒューマノイドAIロボットを開発する事業者が支援対象となる初めての機会です。
2026年8月に開所した「アトム フィジカルAIファウンドリ」で、実機を動かして得られるデータを収集します。
収集したデータを用いて、視覚・言語・行動を統合するVLAと、環境や自機の状態変化を予測する世界モデルを研究します。
開発したモデルは自社のヒューマノイドAIロボットに搭載し、実機での評価と改良を重ねます。
アトムは、国内の産業現場に適合したロボット基盤モデルの確立を目指します。

記事のポイント

1. 実機データを収集： 自社のヒューマノイドAIロボットを産業現場を想定した環境で動かし、学習用データセットとして整備します。
2. VLAと世界モデル： 視覚・言語・行動を統合するVLAと、環境や自機の状態変化を予測する世界モデルを研究します。
3. 実機で継続改良： 開発したモデルをロボットに搭載し、実機検証で判明した課題をデータ収集とモデル開発へ反映します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する製造業： 自社の産業現場に適合するかを、モデル性能だけでなく、実機データの収集条件や検証サイクルまで含めて評価する必要が生じそうです。
• 同業ロボット企業： 多用途ロボットが公的支援の対象となったことで、ハードウェア、データ、基盤モデルを一体で開発し、実機検証まで回す体制が競争軸になる可能性があります。
• 産業データを持つ企業： 今後パートナー連携を検討する企業は、現場データをモデル開発にどう提供し、実機の改良へどう還元するかを協議することになりそうです。

このニュースの背景

ロボット基盤モデルは、AIによる自律制御を担い、ハードウェアを直接制御するモデルです。
フィジカルAIでは、言語データに加えて多様なデータを扱うマルチモーダルな基盤モデルが必要とされています。
今回の公募では、これまで対象外だった多用途ロボットが対象に含まれ、ヒューマノイドAIロボット開発事業者への支援機会が設けられました。
アトムは2026年8月に、実機からフィジカルAIの学習データを収集・整備する拠点を開所しています。

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