AWS、Physical AI Toolchain公開

今回の公開はPhysical AIの実務上の空白に対処するものだ。大量のインターネットテキストで学習できる大規模言語モデルと違い、ロボットは実世界のデータが足りないことが多い。AWSのSri Elaprolu氏は、実世界を代表する合成データの生成がツールチェーンで解決を目指す課題の一つであり、物理ハードウェアに載せる前のモデルのシミュレーションと検証も課題だと述べた。この提供は、100万台超のロボットを抱えるAmazon自身の運用から得た教訓も生かしている。ただしElaprolu氏は、管理されたフルフィルメントセンターがすべての環境を代表するわけではないと指摘。日本のロボティクス企業Telexistenceがコンビニに人型ロボットを展開し、すでに300台超を導入している例を挙げ、そこでは故障耐性への要求が低く、応答速度への要求が高いと説明した。ツールチェーンはハードウェア非依存を保つため、開発者は触覚センシングなど特殊なニーズに合わせて適応できる。AWSは韓国のRLWRLDと組み、五指の器用さを要するタスク向けモデルを構築した分野だ。Bedrock Roboticsの自律建設ロボットも支えており、そのモデルはAWS上のクラウドで学習される。