フィジカルAI開発におけるデータ不足の課題と各社の解決策への取り組み

同プログラムは、ロボット基盤モデルなどの開発を行う企業・団体を支援する取り組みです。約9億円規模のAWSクレジット提供などの支援を経て、51社が成果を発表しました。

多くの企業が「データ不足」を課題として挙げました。大規模言語モデルとは異なり、ロボット制御用のモデルにはカメラ映像や関節の動き、触覚などのデータが必要となるためです。

データ不足への対策として、シミュレーションによるデータの生成に取り組む企業も現れています。FastLabelは、遠隔操作による動作データをシミュレーション上で1万パターンに拡張し、実機データとの併用によりタスク成功率を向上させたと述べています。

また、Apple Vision Proを活用して遠隔地からデータを収集する環境を構築した竹中工務店や、専用機器で触覚データを収集するメルカリなど、収集手法を工夫する事例も報告されました。

モデルの軽量化や効率化に関する報告もありました。Telexistenceは動画生成モデルを土台にした100億パラメータの軽量モデルを開発し、高い成功率を達成したとしています。豆蔵は、制御する関節を絞ることで、少ない動作データでも全身制御を実現したと述べています。

AWSジャパンは、今後この支援を「生成AI実用化推進プログラム」に統合して継続するとしています。