Runway、動画学習のロボット制御モデルをオープンソース公開

Praxis-1が初めて登場したのは9月下旬だが、当時は一部のパートナーに限られていた。その後、ロボティクス企業のStandard Bots、Noble Machines、Ultraが、ヒューマノイドロボット、産業用ロボットアーム、双腕倉庫ロボットでテストしてきた。詳細な研究報告を伴う今回のオープン公開は、Gen-4.5などのモデルで知られる生成動画からロボティクスへとRunwayが踏み込む動きだ。

技術的な狙いは、通常の映像で学習したモデルが物体の動きや相互作用をすでに理解しており、人間の行動動画とロボットデータによる微調整が、こうしたシステムに通常必要な高コストなロボット専用データ収集の一部を代替できるという見立てにある。Runwayはなお、Frankaロボットアームへの適応にDROIDの録画データ約277時間、双腕ロボットには1,400〜2,600時間を使用した。一般的な動画の事前学習をしないモデルより本当にロボットデータが少なくて済むかについては、報告書によれば未解決の問いだ。

リーダーボード以外でも、Runwayはなじみのないロボット種類への転移を試した。GoogleがRT-1の開発に使ったグリッパーアーム付き移動プラットフォームで、約95時間のデータで微調整した後、シミュレーションで平均80%の成功率に達し、Googleの元のRT-1の52.4%を上回った。RunwayはPraxis-1を、複雑なタスクをステップに分解する汎用AIモデルと将来的に連携し得る、ロボット動作の高速実行役と位置づける。テストはすべて同社自身が実施したため、独立した検証はまだ待たれる。