元Meta AI研究者が創業したスタートアップPerceptronが、産業用ロボット向けの新型ビジョンモデル「Isaac 0.5」を発表した。倉庫や工場のような複雑な環境で、ロボットが「知覚・推論・行動」を一貫して行えるように設計されたモデルで、パラメータと学習データを外部から検査できるオープンウェイト形式で公開されている。

何を目指すモデルか

Perceptronを創業したのは、いずれもMeta AI研究部門出身のArmen AghajanyanとAkshat Shrivastavaだ。同社が開発したIsaac 0.5は、倉庫や工場での視覚ガイド付きナビゲーションや、映像からの視覚情報抽出に対応する。特定の作業だけに特化した従来の産業用モデルとは異なり、環境に応じて複数のタスクをこなせる柔軟性を売りにしている。

Perceptronは「一般的な基盤モデルと比較して、われわれのツールは柔軟性を備えている」と説明しており、単一タスク向けに調整された既存の産業用ソリューションとの差別化を図っている。

学習データの規模

Isaac 0.5の学習には、100万時間規模の一般的な動画に加え、GoPro視点で撮影した「エゴビデオ」やロボットの動作軌跡データが使われた。Perceptronはこれらを組み合わせ、ペタバイト規模の独自データセットを社内で構築したという。ロボット向けAIの開発では高品質な訓練データの不足がボトルネックになりやすいとされる中、幅広いデータソースを組み合わせた点が特徴だ。

想定される応用分野

Isaac 0.5が対象とする産業分野は、製造、物流・倉庫保管、セキュリティ、モビリティ、メディア・エンターテインメントと幅広い。オープンウェイトで公開されているため、これらの分野でロボットを開発する企業や研究者は、モデルの中身を検証しながら自社の用途に組み込める。

ロボット業界では、身体能力の向上に対してAIの「頭脳」にあたる知能の開発が追いついていないという指摘が根強い。パラメータと学習データを公開する形での提供は、外部の開発者がモデルの性能や限界を独自に検証し、改良を加える余地を残す試みといえる。