ロボティクス

主要ニュース

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   Micropolis AI Robotics の売上高に対する株価 – AMEX:MCRP

   Micropolis AI Robotics の売上高に対する株価 – AMEX:MCRP

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   Mistral AI、ロボティクスナビゲーションモデル初披露

   フランスのAIスタートアップMistral AIが、ロボット向けのナビゲーションモデルを初めて発表しました。物理的なAIと産業自動化への進出を拡大するものです。 Mistral AIは従来、テキスト生成など言語AIに注力していましたが、ロボットなど実世界で機能するAIへの事業拡大を進めています。ロボット技術が産業界で需要を高める中、自動化ソリューションの提供企業として競争力を持つ可能性があります。

   具体的なモデル仕様、提供時期、価格設定などについては、記事に詳細な情報がありません。

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   NVIDIA、ロボット向けAI機能をHugging Faceと統合

   NVIDIAとHugging Faceが協業を発表し、NVIDIAの物理AI機能をLeRobotというロボット向けのオープンソースライブラリに統合します。Isaac GR00T 1.7推論モデルとIsaac Teleop フレームワークが直接組み込まれることになります。 ロボット開発のハードルを下げ、オープンソースコミュニティがより強力なAI機能を使えるようになります。NVIDIAが提供する高度な推論技術とテレオペレーション（遠隔操作）機能が、より広い開発者層に届く可能性があります。

   LeRobotはHugging Faceが提供するオープンソースライブラリで、この統合により既存ユーザーと新規開発者の両者がNVIDIAの物理AI機能にアクセスできるようになります。

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   LingBot-Video、1.4B活動パラメータの動画生成モデル公開

   LingBot-Videoという動画生成モデルが公開されました。13B総パラメータのうち1.4Bが活動する疎結合専門家混合（MoE）アーキテクチャを採用し、物理的妥当性を評価する報酬関数を含む6つの報酬によるRL後学習、およびロボット動作を予測するアクション条件付き動画生成機能を備えています。重み、コード、Diffusers/SGLangスタックがオープンソースとして公開されています。 このモデルはRBenchで平均的に最高スコアを記録しており、テキストから動画への生成タスクではオープンウェイト分野で存在感を持つようになっています。物理的に正しい動画生成とロボット制御への応用を両立させる試みとして、AIモデルの実用的な活用範囲を広げるとみられます。

   公開されたモデルはベンチマークでオープンウェイト動画生成の第2位に位置していますが、推論の重い評価項目では非公開モデルが上位を占めています。

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   Waymo、California規制の空白で無料乗車継続へ

   Alphabetの子会社Waymoが新車種「Ojai」で先月からカリフォルニア州で乗客の乗送を開始しましたが、州の規制機関の判断遅延により、9月末までは乗客から料金を徴収できない状況が続いています。同社は既存のJaguar I-Paceでは料金を徴収しており、Ojaiは無料での運行が継続する見通しです。 カリフォルニア州では、ロボタクシー企業が乗客から料金を受け取るには州の公共事業委員会（CPUC）から許可を得る必要があります。この許可がまだ下りていないため、利用者にとっては無料での利用が続く可能性があります。一方Waymoは北カリフォルニアと南カリフォルニアの両地域での事業拡大も待機中です。

   Waymoは1月にCPUCに申請した北カリフォルニアの拡大案は、Sea RanchやSacramentoから北部を起点に、Berkeley、Oakland、San Joseを経由するもの。南カリフォルニアではロサンゼルスからThousand Oaks、Santa Clarita経由でサンディエゴ南のティファナ国境まで拡大する予定です。

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   セラーノハムのラベル貼りを初自動化、AI搭載ロボットで時間900枚

   スペインの自動化企業Timpolotが、AI搭載の画像認識システムと Stäubli製SCARARobot を組み合わせ、セラーノハムへのラベル貼り自動化に世界で初めて成功しました。1時間に最大900枚のラベルを注入でき、1日に150,000～180,000kgのハムを処理できます。 セラーノハムのラベル貼りは従来、人間の作業者が骨の位置を避けながら手作業で行う必要があり、肉体的負担と専門知識が求められていました。自動化により、作業者は肉体的負担から解放され、より高付加価値な業務に配置転換でき、製品の追跡可能性も向上すると考えられます。

   AIアルゴリズムが従来のビジョン機能と統合され、ハムの不規則な形状でも正確なラベル位置を判定し、針の破損を防ぐ仕組みになっています。このシステムは食品業界向けに衛生基準を満たす設計（耐食品用潤滑油、工業用洗浄に対応）をしており、大手セラーノハム生産業者で数ヶ月間安定稼働しています。