シリコンバレーで最も多忙なロボット頭脳を開発するスタートアップ、フィジカル・インテリジェンスの内部を覗いてみよう techcrunch
通りから私が見つけた、サンフランシスコのフィジカル インテリジェンス本社の唯一の標識は、ドアの他の部分とはわずかに異なる色の pi 記号です。中に入ると、すぐにアクティビティに遭遇します。フロントデスクもなければ、蛍光灯で点滅するロゴもありません。 内部は巨大なコンクリートの箱で、金色の木の長いテーブルが無造作に置かれていて、少し殺風景さが薄れている。ガールスカウトのクッキーの箱、ベジマイトの瓶（ここにいるオーストラリア人）、スパイスがたくさん入った小さなワイヤーバスケットなど、明らかにランチ用のものもあります。残りのテーブルでは、まったく異なるストーリーが語られます。それらの多くには、モニター、追加のロボット部品、もつれた黒いワイヤー、そして日常的なことを習得しようとしている完全に組み立てられたロボットアームが満載されています。 私が訪問している間、ある手が黒いズボンを畳んでいるか、畳もうとしています。これはうまくいきません。別の男は、今日だけではなく、最終的には成功するだろうとの決意を持ってシャツを裏返しにしようとしている。 3人目は自分の仕事を見つけたようで、手早くズッキーニの皮をむいており、その後、削りくずを別の容器に集めなければなりません。少なくとも削りは順調です。 「ChatGPT のようなものですが、ロボットのものだと考えてください」とセルゲイ・レビンは部屋の中で回る電動バレエを指しながら私に言いました。 UC バークレー校の准教授であり、Physical Intelligence の共同創設者の 1 人でもあるレビンは、複雑な概念をすぐには理解できない人々に説明するのに多くの時間を費やしてきた人物のような、フレンドリーで眼鏡をかけた態度を持っています。 画像クレジット:TechCrunchのコニー・ロイゾス 彼は、私が見ているのは連続ループのテスト段階であると説明します。データはここロボット ステーションやその他の場所 (倉庫、自宅、チームがショップを開設できる場所ならどこでも) で収集され、そのデータは汎用ロボット基盤モデルをトレーニングします。研究者が新しいモデルをトレーニングすると、評価のためにこのようなステーションに戻ります。パンツフォルダーは誰かが使っているものです。シャツターナーもこんな感じです。ズッキーニの皮をむく人は、モデルがさまざまな野菜に一般化できるかどうかをテストし、これまで出会ったことのないリンゴやジャガイモを扱うのに十分な皮むきの基本動作を学習できます。…