Appleは最近、ヒューマノイドロボットトレーニングの画期的なテクノロジーであるPH2D（物理的ヒューマノイドデータ）メソッドを発表しました。これは、人間のトレーナーとロボットデモターンの間の共同トレーニングを通じて、一般的なヒューマノイドロボット開発のための新しいパスを提供し、消費者グレードデバイスからの低コストのデータ収集と組み合わせています。 PH2Dメソッドは、一般的なヒューマノイドロボットの研究開発のための新しいパスを提供します。
低コストのトレーニングソリューション：消費者グレードのデバイスは「宝物になりました」
最新の研究論文「ヒューマノイドポリシー〜ヒューマンポリシー」で、Appleは**「人間のデモ +マシンの検証 "ハイブリッドトレーニングモデル**を提案しています。
データ収集側：Apple Vision Proヘッドセット（左下カメラのみを使用）を変更して、Arkitテクノロジーを介して3Dヘッドとハンドの姿勢データを取得し、人間の操作の詳細（把握や取り扱いの動きなど）を記録します。 Meta Questヘッドセット（ミニZedステレオカメラを装備）を使用して、スローモーションビデオと音声コマンドの録音を同期してマルチモーダルトレーニング材料コストの利点を構築します。
コストの利点：高価なロボットデモ参加者に依存する従来のトレーニング方法と比較して、PH2Dソリューションは既存の消費者グレードのハードウェアを利用して、データ収集のしきい値を大幅に削減します。
帽子モデルのブレークスルー：データをブレンドしてロボット「学習力」を強化する
Appleの** "Human-Humanoid Action Transformer（HAT）Model"はテクノロジーの中核であり、人間のデモデータとロボット実行データ**をブレンドして、マルチモーダルトレーニング資料を作成します。データとロボットの実行データ**一般化された戦略フレームワークを生成します。実験では、垂直オブジェクトの把握や液体の注ぎなどのタスクでは、ハットトレーニングを受けたロボットの一般化能力と操作的堅牢性は、「人間のロボットコラボレーション」モデルの有効性を検証する単一のマシンデモンストレーショントレーニングのそれよりも優れていることが示されています。
商業化シグナル：消費者グレードのモバイルロボットを目指しています
Appleはまだロボット製品ラインを正式に発表していませんが、そのテクノロジーレイアウトは消費者グレードのシナリオの野望を明らかにしました。この研究で示されているロボットランププロトタイプはすでに基本的な相互作用を実現しており、業界ニュースは、Appleが家族向けのモバイルロボットの開発を調査し、国内の仕事の実行、その他のシーンをカバーしていることを目標としていると述べています。
この技術的ブレークスルーは、Appleの「ハードウェアエコロジー」から「スマートボディエコロジー」に拡張するという潜在的な戦略を示しており、Vision ProやHomekitなどの既存の製品ラインとリンクしている場合、スマートホームの将来のパターンを再構築する可能性があります。