Skild AI、ロボット基盤モデル「S1」発表

Skild AIのS1モデルは、タスク特化の微調整から汎用的なアプローチへの転換を示す。4種すべてのデータを活用することで、人間の動画の多様性や遠隔操作データの直接性など、それぞれの限界を補う。これは言語モデルにおける微調整からプロンプト型学習への移行を思わせるが、パタック氏はロボット工学が「ChatGPT的瞬間」に達するまでにはまだ時間がかかると認める。

Fetch Robotics買収に象徴される展開重視の姿勢は、S1を実用に近づける戦略的な動きだ。パタック氏は展開を最優先課題とし、S1はすでに生産現場で顧客獲得に貢献していると強調する。ただし、人型ロボットでの性能はまだ初期段階で、初期バージョンの結果は適応性を示すものの、スケールには至っていない。

Skild AIの汎用ロボット脳構想は、潤沢な資金と明確なビジョンに支えられている。今後数週間でS1の生産能力がさらに明らかになる見通しで、言語AIにおけるChatGPTのような変革的飛躍がロボット工学でも起きるのか、その兆しが見えてくる。