Lumos Robotics、ロボットのスキル習得期間を数週間から数日に短縮する「NexCore」をリリース

Lumos Roboticsは本日、産業用途向けの具現化AIの開発と導入を加速させるために設計されたスキル進化エンジン「Lumos NexCore」をリリースしました。

 

このプラットフォームは、新しいロボットスキルの開発期間を数週間から数日に短縮することを目指しており、具現化AIの導入における主要な障壁である、プログラミング、データ収集、モデル調整、現場でのデバッグにおけるエンジニアへの過度な依存という課題に対処します。

 

工場が高度に標準化された生産の枠を超えつつある中、ロボットには製品、加工物、生産環境によって異なるタスクを処理することがますます求められています。

 

従来のアプローチでは、新しい作業や生産ラインの変更が発生するたびに、エンジニアが新たなデータを収集し、モデルを調整し、現場でロボットのデバッグを繰り返し行う必要がありました。そのため、ロボットを大規模に導入するには多大な時間とコストがかかっていました。

 

NexCoreは、ロボットのスキルを大規模に生成するための産業用インフラとして設計されており、タスクの定義、データ取り込み、モデル学習、スキル評価、スキル管理、展開、継続的学習を単一のワークフローに統合しています。

 

ユーザーは、自然言語でタスクを記述し、実世界データ、シミュレーションデータ、動画データを連携させ、候補となるスキルを学習させ、評価し、検証済みの機能をロボットに展開することができます。

 

検証済みのスキルは、互換性のあるロボットや類似のタスク間でパッケージ化して再利用することも可能であり、ある生産環境で得られた経験を再利用可能な資産とすることができます。

 

このプラットフォームは、従来は断片的でエンジニアリングに多大な労力を要するプロセスを、標準化されたスキル生成パイプラインへと変革します：

 

タスク定義 → データ取り込み → モデル学習 → スキル作成 → 評価 → 展開 → データフィードバック → 継続的最適化

 

三菱電機の生産ラインで実証済み

 

NexCoreの機能は、Lumos Roboticsと三菱電機との継続的な協業を通じて検証されています。

 

この協業は、品質検査、組立、選別、マテリアルハンドリングなどの産業シナリオを網羅しており、PLCによる検査から、箱の押し出し、ネジ締め、マテリアルハンドリングなどのタスクへと範囲を拡大しています。

 

Lumosは、スキルを一度開発して固定された機能として提供するのではなく、生産中に生成されるデータを活用してロボットを継続的に学習・最適化しています。このプロセスを通じて、MOS2ロボットは複数のタスクにおいて最大99％の成功率を達成しています。

 

MOS2：実行層

NexCoreスキル用

 

NexCoreによって生成されたスキルの主要な物理プラットフォームは、Lumos Roboticsが産業環境向けに設計した第2世代のヘビーデューティーな車輪・アーム型具現化AIロボット「MOS2」です。

 

MOS2とNexCoreは一体となって閉ループシステムを形成します。ロボットが実際の生産環境でスキルを実行し、運用データがNexCoreにフィードバックされてモデルの学習やスキルの最適化が行われ、改良されたスキルが再びロボットに展開されます。これにより、スキルは導入時点で固定されたままになるのではなく、実環境での使用を通じて進化し続けることが可能になります。

 

「エンボディッドAIをスケールさせる鍵は、新しいスキルの習得コストを十分に低く抑えることです」と、Lumos Roboticsの創業者兼CEOであるYu Chao氏は述べています。「私たちの目標は、ロボットのスキルを大規模に生産可能にすることです。」

 

Lumosは、NexCoreを「エンボディッドAI時代」のためのプラットフォームと位置づけ、工場や開発者がロボットのスキルの作成と継続的な改善をより細かく制御できるようにすることを目指している。

 

「私たちは、ロボットハードウェア、エンボディッド・インテリジェンス、業界固有のスキル、そして実世界の産業シナリオを結びつける包括的な提供システムを構築しています」とYu氏は述べた。「NexCoreは、それらのスキルを生成し、継続的に改良するためのインフラストラクチャを提供します。」

 

Lumos Roboticsにとって、商用化の究極の尺度は依然として顧客価値にある。つまり、ロボットがどのようなタスクを解決できるか、どれだけの価値を生み出すか、そして十分に低コストで導入できるかどうかである。

 

NexCoreは、ロボットのスキルの開発を迅速化し、検証を容易にし、導入の効率を高め、再利用性を向上させることで、この方程式の「能力」という側面に対処するよう設計されています。

 

実際の産業タスクでの経験が蓄積され、実証済みの能力がロボットやシナリオを超えて再利用されるにつれ、Lumos Roboticsは、具現化されたAIを単発的な導入の枠を超えて、産業環境全体におけるスケーラブルで継続的なスキルの向上へと導くことを目指しています。