Google、オフライン対応ロボットAI公開

今日のニュース内容は「Google DeepMindが発表した「クラウド不要のロボット制御向けAIモデル」、正式名称「Gemini Robotics On-Device」について」

出典：Google DeepMind、クラウド不要のロボット制御向けAIモデル

Google DeepMindは24日、ローカル動作するロボット制御向けAIモデル「Gemini Robotics On-Device」を発表した。低レイテンシが求められる環境や、ネットワーク接続ができない環境などでも利用できる。

ニュースサイトで見る：https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2025642.html

これはロボットAIの分野において非常に重要な進歩であり、その内容を深掘りしてご説明します。

ニュースの概要：クラウドからオンデバイスへ

これまでのロボット制御におけるAIモデル、特に大規模な言語モデル（LLM）やVision-Language-Action（VLA）モデルは、その計算能力やデータ処理の必要性から、クラウド環境に依存することが一般的でした。つまり、ロボットが何かを判断したり、行動を計画したりする際には、インターネットを通じてクラウド上のAIモデルに情報を送り、処理結果を受け取るというプロセスが必要でした。

しかし、今回Google DeepMindが発表した「Gemini Robotics On-Device」は、この常識を覆すものです。このモデルは、ロボット本体に搭載されたGPUなどのローカルなハードウェアで、VLAモデルの推論を完全に実行できるように最適化されています。これにより、インターネット接続が不要となり、以下のような画期的なメリットが生まれます。

Gemini Robotics On-Deviceの深掘り

  1. 低遅延とリアルタイム性:
    • クラウドとの通信にかかるタイムラグ（レイテンシー）がなくなるため、ロボットはより高速かつリアルタイムに状況を判断し、滑らかな動作を実行できるようになります。これは、人間との協調作業や、高速かつ精密な動きが求められる産業用途において非常に重要です。従来のクラウドベースモデルのレイテンシーが約250msだったのに対し、オンデバイスではそのボトルネックが解消されます。
  2. オフライン環境での稼働:
    • インターネット接続が不安定な場所、あるいは全く利用できない環境（工場、倉庫、災害現場、僻地など）でも、ロボットが自律的にタスクを遂行できるようになります。これにより、ロボットの活用範囲が大幅に広がります。
  3. セキュリティとプライバシーの向上:
    • ロボットが収集した映像データやその他の機密情報を外部のサーバーに送信する必要がなくなるため、データ漏洩のリスクが低減され、プライバシーが保護されます。
  4. 高い汎化性能と適応性:
    • 「Gemini Robotics On-Device」は、Google DeepMindが以前に発表したクラウドベースのVLAモデル「Gemini Robotics」の強力な基盤を継承しています。
    • テストでは、未知のデータに対するAIモデルの性能である「汎化性能」や、指示への追従性、タスクへの適応性において、従来のオンデバイスモデルを大きく上回る性能を発揮できるとされています。
    • 特に、自然言語での指示（例：「バッグのジッパーを閉めて」「服をたたんで」「ルービックキューブをバッグに入れて」）を理解し、複雑な操作をこなす能力が示されています。
  5. 少ないデモンストレーションでの学習（Few-Shot Adaptation）:
    • 新しいタスクをロボットに学習させるプロセスが大幅に簡素化されます。わずか50回～100回程度のデモンストレーションを行うだけで、新しいタスクに適応できるようになります。これは、ロボットの導入・運用における時間とコストを大幅に削減することに貢献します。
  6. 多様なロボットプラットフォームへの対応:
    • 双腕ロボットだけでなく、ドイツの産業用ロボットアーム「Franka FR3」や、Apptronikのヒューマノイドロボット「Apollo」など、異なる形態のロボットにも効率的に適応できることが確認されています。これは、特定のロボットハードウェアに依存しない汎用性の高さを示しています。
  7. 「Vision-Language-Action (VLA) モデル」の進化:
    • Gemini Robotics On-Deviceは、視覚情報、言語情報、そしてそれに基づく行動生成を統合したVLAモデルです。これにより、ロボットは周囲の環境を認識し（視覚）、人間の指示を理解し（言語）、適切な動作を生成する（行動）という一連のプロセスを、より効率的かつ統合的に行えるようになります。

今後の展望

「Gemini Robotics On-Device」は、ロボットが自律的に、より賢く、そして柔軟に振る舞うことを可能にする画期的な技術です。これにより、製造業における自動化のさらなる進化はもちろんのこと、物流、医療、家庭内サービス、災害対応など、これまでインターネット接続やレイテンシーの問題でロボット導入が難しかった分野においても、その活用が大きく進むと期待されます。

Google DeepMindは、このモデルを「信頼できるテスタープログラム」にサインアップした開発者グループに初期リリースしており、Gemini Robotics SDKを通じて、開発者が自身のタスクや環境でのモデル評価、シミュレータでのテスト、新しいドメインへの適応を行えるようにしています。これにより、実世界での応用が加速されることでしょう。

この技術は、「物理世界にAIを宿らせる」という目標に大きく近づくものであり、今後のロボティクス分野の発展に大きな影響を与えることが予想されます。

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