ヒューマンの行動がロボットデータになりつつある ロボットは人間が行う行動をより上手にできるようになっているが、何をすべきかを知ることと、現実の世界で実際に行動することの間にはまだ大きな差がある。 ロボットは、物体を掴んで別の場所に移動させたり、何かを開けたり、タスクに従ったり、環境と相互作用したりすることを学べる。 しかし、タスクが不慣れで複雑になったり、困難になったりすると、人間の支援が大きな差を生む。 そこでテレオペレーションが注目される。 人間は、シミュレーション上のロボットアームを操作してタスクを実行し、システムにどのように動かすべきかを示すことができる。 これらの相互作用は、より優れたモデルのトレーニングや、類似した状況でのロボットの行動改善に役立つ貴重なロボットデータを生み出す。 @axisrobotics は、ブラウザベースのロボットシミュレーションとテレオペレーションを活用し、高価なハードウェアなしでPhysical AIへの貢献を可能にしている。 より大きなビジョンは、こうした貢献が積み重なったときに何が起きるかだ。 より多くの人間のデモ → より多くの具現化データ より良いトレーニング → より賢いロボット これが、ロボティクス、Physical AI、Embodied AI、ロボットデータ、テレオペレーションの交差点に私が注目する理由だ。 次世代のロボットには、より大きなモデルだけでなく、現実世界からのより良いデータが必要になる。