独Spranic、物理AI向け空間記憶層を構築

Spranicの狙いは、物理AIに同社が見る欠落にある。機械は依然として変化する環境への適応に苦労しており、創業者のJordi Spranger氏は、再利用可能な空間コンテキストがロボット導入に現在必要とされるタスク固有の計画を減らせると主張する。同氏はこの必要性を「強化されたGoogleマップ」に例え、ロボットが静的に計画された一つのタスクに従うのではなく、多くのタスクをまたいで再計画できるようにすると述べる。

ナビゲーションにとどまらず、Spranger氏は柔軟性を来歴、つまりロボットの情報がどこから来たかを知ることと結びつける。同氏の説明では、ナレッジグラフはドメインをつなぎ、その出所データを保持するのに適しており、それを同氏は監査可能で安全なロボットの行動につなげる。Spranicのアプローチは、デジタルエージェントがすでに使っているのと同じ種類のコンテキストを物理AIに与えることを狙っているようだが、まだ出荷された製品ではなく構築段階にある。