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ミストラルAIのロボット「ロボストラル・ナビゲート」が着陸、ヨーロッパは正式にロボット開発競争に参入

によるハンナ・コリモアハンナ・コリモア
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ミストラルAIのロボット「ロボストラル・ナビゲート」が着陸、ヨーロッパは正式にロボット開発競争に参入
  • ミストラルAIは、ロボットが単一のカメラと平易な言語による指示に基づいて、見慣れない空間をナビゲートできる「Robostral Navigate」モデルを発表した。.
  • このモデルは、これまで公表されていなかったR2R-CEベンチマークで76.6%のスコアを獲得し、センサーを多用する競合製品を凌駕した。.
  • フランスのAI研究所が物理ロボット分野に参入するのは、ヨーロッパが後れを取り、中国がヒューマノイド分野で優位に立っている時期である。.

フランスのAI大手であるミストラルAIは、7月14日に80億個のパラメータを持つロボットナビゲートモデルを発表した。これは、ヨーロッパ大陸最大のAI企業による初の物理的なAI製品の発表となった。. 

今回の製品発売により、パリに拠点を置く同社は、オープンウェイト言語モデルの分野から、平易な言語コマンドと1台の一般的なカメラを使用して、見慣れない建物内をロボットが移動するシステムの開発へと事業を拡大した。. 

ミストラルのロボットナビゲートがなぜ重要なのか?

ミストラル社が自社のRobostral Navigateモデルの販売において重視しているセールスポイントは、そのシンプルさだ 。同社は、このモデルが深度センサー、LiDAR、マルチカメラシステムを完全に排除していると主張している。

その代わりに、ミストラル社は、自律型ロボットが移動するために使用するセンサーのスタックを、標準的なRGB(赤、緑、青)画像のストリームを読み取り、タスクを自律的に完了するシステムに置き換えたと述べている。. 

ミストラル社によると、このモデルは車輪型、脚式、飛行型ロボットで動作し、様々なロボットのサイズやカメラの種類に対応できるという。.

ミストラルがデモを行ったシナリオでは、標準的なRobostral Navigateの指示の一例として、「ロビーを出て、廊下を通り、備品室に入り、2段目の棚の方を向いて停止する」という指示をロボットに与えた。. 

Robostral Navigateは、R2R-CE(Room-to-Room in Continuous Environments)という、訓練に使用した環境外でのユニットの性能を評価する標準テストにおいて、未知の検証で76.6%、既知のデータセットで79.4%のスコアを獲得しました。. 

ミストラル社の提出資料によると、これらのスコアは、これまで発表されたどのシングルカメラ方式の数値よりも9.7ポイント高く、tron強力な深度カメラまたはマルチカメラシステムよりも4.5ポイント高い。.

ハードウェア分野に進出するヨーロッパの研究所

今回の発表は、欧州のロボット産業にとって厄介な時期に重なった。欧州は1970年代からこの分野を産業的にリードしてきたが、現在はその基盤が崩れつつあり、市場シェアは縮小し、かつての覇者は外国企業の手に渡っている、とeuRoboticsの取締役であるナビル・ベルバチル氏と2人の共著者は、6月のScience|Business誌の論説で主張した。. 

彼らは、政策立案者たちがAIソフトウェアを追い求める一方で、ロボット工学を後回しにしていると警告した。.

しかし、資金は依然として活発に動いている。業界追跡が引用したデータ trac機関EUACCによると、欧州のロボット産業への株式投資額は、1,000万ユーロを超える30以上の資金調達ラウンドを通じて、2025年には約14億5,000万ユーロとほぼ倍増し、 ドイツのNeura RoboticsとフランスのWandercraftが主要な資金ラウンドを実施した。

ミストラルは、 身体を持つAI開発という競争の激しい分野に。Nvidia、Google DeepMind、Hugging Faceはいずれも最近、ロボット関連の取り組みを開始している。 

一方、中国はヒューマノイド市場を席巻している。モルガン・スタンレーは、 中国が今年5万台のヒューマノイドロボットを出荷すると予測しておりCryptopolitan 報道による と、2025年に世界中で配備される1万6000台以上のヒューマノイドロボットのうち、80%以上を中国が占める見込みだ 。 

ミストラルは ナビゲーションを 第一歩としてフレーム化しました。

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よくある質問

Robostral Navigateは、ロボットを動かすためにどのようなセンサーを使用していますか?

使用するものは、通常のRGBカメラ1台と自然言語による指示のみで、LiDAR、深度センサー、マルチカメラシステムなどは一切不要です。.

Robostral NavigateはR2R-CEベンチマークにおいてどの程度の性能を発揮するのでしょうか?

ミストラル社は、未確認での検証で76.6%、確認済みでの検証で79.4%の成功率を達成し、最高のシングルカメラ方式を9.7ポイント、最も強力な深度またはマルチカメラシステムを4.5ポイント上回ったとtronいる。.

実際のロボットデータを使わずに、どのようにモデルを訓練したのですか?

Mistralは、シミュレーションのみで6,000のシーンにわたって約40万の軌跡を生成し、その後、トレーニングトークンを22分の1に削減するプレフィックスキャッシュ技術と、成功率を3.2パーセントポイント向上させるCISPOと呼ばれる強化学習アルゴリズムを使用しました。.

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ハンナ・コリモア

ハンナ・コリモア

ハンナは、暗号資産分野で10年近くにわたりブログ執筆やイベントレポートに携わってきたライター兼エディターです。Cryptopolitan Cryptopolitan、ニュースページに記事を寄稿し、 DeFi、RWA、暗号資産規制、AI、最先端技術産業における最新の動向をレポート・分析しています。アーカディア大学で経営学の学位を取得しています。.

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