物理 AI の定義
物理 AI は、大規模な AI モデル、特にインターネット規模のデータでトレーニングされた基礎モデルを、現実世界と対話するロボットやその他の物理システムに適用することです。 従来のロボット工学 (手作業による知覚と制御に依存) や従来の AI (テキストと画像を操作) とは異なり、物理 AI は両方の橋渡しをします。基盤モデルの広範な知識を使用して、ロボットが物理世界を理解し、操作できるようにします。
なぜ今?
3 つの収束傾向が物理 AI を実現可能にします。(1) 視覚および言語入力からロボットの動作を直接出力できる視覚-言語-動作モデル。 (2) 手頃な価格で有能なロボット ハードウェア (アームは 1 万ドル未満、ヒューマノイドは 2 万ドル未満)。 (3) 参入障壁を下げるオープンなデータセットとオープンソース モデル。 SVRC はこの交差点に存在し、物理 AI を実用化するためのハードウェア、データ インフラストラクチャ、および知識を提供します。
始め方
有能なロボット (OpenArm、ALOHA) から始めて、単純なタスクのデモンストレーションを 100 件収集し、オープン VLA モデル (OpenVLA または Octo) を微調整して、現実世界で評価します。 SVRC は、物理 AI を初めて使用するチーム向けに、完全なスターター キットとガイド付きオンボーディングを提供します。