Skild AI およびロボティクス財団モデル
Skild AI は、Skild Brain と呼ばれる汎用ロボット工学基盤モデルを構築しているため、さまざまなロボットがタスクやハードウェア間で 1 つの学習済み制御システムを共有できます。
ディープダイブ
CMU教授のディーパック・パタック氏とアビナブ・グプタ氏によって2023年に設立されたスキルドAIは、ソフトバンク、ライトスピード、コーチュー、ジェフ・ベゾスなどの投資家の支援を受け、約15億ドルの評価額で大規模なシリーズA（約3億ドル）を調達した。その理論は、モデルが狭くて脆かったため、ロボット工学には「GPTモーメント」が欠けていたというものです。 Skild は、シミュレーション、インターネット ビデオ、遠隔操作などの膨大で多様なデータに基づいて一般的なロボット基礎モデルをトレーニングします。これにより、単一の脳がさまざまな実施形態、四足動物、ヒューマノイド、腕を制御し、新しいタスクや環境に適応できるようになります。同社は、堅牢性、まだ見ぬシナリオへの一般化、創発的な機能を重視し、Skild Brainを今後のロボットの波に対応する、実施形態に依存しないミドルウェアとして位置づけています。
技術的な洞察
Skild のアプローチは、一般化を達成するためのトレーニング データの規模と多様性に重点を置いています。多くのロボットの実施形態にわたってトレーニングし、実際のビデオや Web ビデオとともに大規模なシミュレーションを使用することにより、モデルは、1 台のマシンに過剰適合するのではなく、伝達される感覚運動スキルを学習します。この賭けは大規模な言語モデルを反映しています。つまり、より多くのデータとパラメーターにより創発的な堅牢性がもたらされ、同じポリシーで新しいオブジェクト、地形、外乱を処理し、足を押しつけられたり、掴みが滑り落ちたりするような障害から回復できるようになります。
戦略的影響
ベンダー戦略
ベンダーのロードマップは、チームが次に構築できる機能に影響を与えます。
費用と予算
商業条件と導入オプションは、長期的なコストとリスクに影響します。
リスクと安全性
企業のインセンティブは、製品のデフォルト、安全姿勢、オープン性を形成します。
Skild AI とロボティクス財団モデルの未来
Skild は、オペレーティング システムが PC からソフトウェアを切り離すのと同じように、AI をハードウェアから切り離し、ロボット メーカーがライセンス供与するクロスプラットフォームの「頭脳」になることを目指しています。ヒューマノイド、四足動物、操作などのデモに加え、ハードウェア企業との提携も期待できます。成功は、単一のモデルが乱雑な現実環境に確実に一般化できるかどうか、および十分な高品質の具体化データを収集できるかどうかにかかっています。 Physical Intelligence、Figure、Nvidia による競争により、真のロボット基盤モデルをめぐる競争が激化するでしょう。
現実世界の実装
倉庫アームとパトロール用四足歩行車は同じ Skild Brain を実行し、個別の特注ソフトウェアの代わりに学習したスキルを共有します。
主にシミュレーションで訓練されたロボットは、不慣れな地形でその歩行と把握のスキルを実際のマシンに伝達します。
ヒューマノイドは突き飛ばされた後にバランスを回復し、物理的な外乱に対するモデルの堅牢性を示しています。
ハードウェアの新興企業は、独自の制御スタックをゼロから構築するのではなく、Skild の基盤モデルを AI の「頭脳」としてライセンス供与します。
リスクとガードレール
実際の制作ワークフローでは、発売の発表が安定性を上回る可能性があります。
API の価格設定やポリシーの変更により、一夜にして想定が崩れる可能性があります。
単一ベンダーへの依存により、ロックインと移行のコストが増加します。
実装ロードマップ
独自のタスクとデータセットを使用してプロバイダーを評価します。
統合する前に、プライバシー、セキュリティ、法的条件を確認してください。
モデルやベンダー全体でフォールバック計画を維持します。
ロードマップの変更がチームを驚かせないように、リリース ノートを監視します。
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次のガイド
共変ロボット基盤モデル
よくある質問
What is Skild AI and Robotics Foundation Models?
Skild AI は、Skild Brain と呼ばれる汎用ロボット工学基盤モデルを構築しているため、さまざまなロボットがタスクやハードウェア間で 1 つの学習済み制御システムを共有できます。
Skild AI が構築しているコア製品は何ですか?
Skild AI は、多くの異なるロボットを制御するための単一の汎用基盤モデルである Skild Brain を構築します。
Skild AI の創設者はどこの大学の出身ですか?
Skild は、カーネギーメロン大学のディーパック・パタック教授とアビナブ・グプタ教授によって共同設立されました。
Skild のモデルが「身体に依存しない」とはどういう意味ですか?
実施形態に依存しないということは、同じモデルを多くの異なるロボット本体に展開できることを意味します。
Skild AI を支援した著名な個人投資家は誰ですか?
Skild氏の資金調達ラウンドには、SoftBankなどに加え、Jeff Bezos氏と関連した支援も含まれていた。
Skild はロボット工学への野心を説明するためにどのような例えを使っていますか?
Skild 氏は、ロボット工学には「GPT モーメント」が欠けており、幅広い機能を解放する一般的なモデルの提供を目指していると主張しています。