Apptronik、Apollo 2およびフラッグシップ級のデータ収集・トレーニングハブを発売

Apptronikは、人間向けに設計された空間を移動するための二足歩行型構成を提供している一方、車輪付きベースは、高スループット環境における安定性と効率性を確保している。 | 出典：Apptronik

Apptronikは昨日、2つの重要な発表を行いました。1つ目は、改良版ヒューマノイドロボット「Apollo 2」の発売です。2つ目は、テキサス州オースティンにある、ヒューマノイドロボット向けのデータ収集・訓練施設である「Robot Park」の拡張オープンです。

「Apollo 2」は、二足歩行型と車輪式ベース型の両方の構成で提供される。Apptronikによると、このロボットは大規模なデータ収集を通じて実世界のタスクを学習するように設計されている。これにより、同社は幅広いタスクや環境にわたる多様なデータを収集することが可能になる。

ApptronikとGoogle DeepMindとの研究提携の一環として、アポロ2によって収集されたデータは、Google DeepMindのロボット工学向け基盤モデルである「Gemini Robotics」の進展に寄与する。

オースティンの施設は、世界中の顧客やパートナーの拠点に広がるApptronikロボットパークのネットワークに加わります。同社は、この施設、Apollo 2、そして研究提携が一体となり、ヒューマノイドロボットの知能を迅速に開発・展開するための統合システムを構築すると述べています。

「業界は長年にわたり、デモを通じてロボットが何ができるかを実証してきました。 私たちは、ロボットが日々の業務で何ができるかに焦点を当てています」と、Apptronikの共同創業者兼CEOであるジェフ・カルデナス氏は述べた。「私たちが構築しているのは、Google DeepMind Roboticsチームとの継続的な学習ループです。ロボットが実際の環境で実際のタスクに取り組み、データを収集し、サイクルごとに性能を向上させていくのです。」

「『Robot Park』は、それを支えるデータ収集を可能にし、『Apollo 2』はそれを実現するマシンです」と同氏は付け加えた。「そうして初めて、初期のプロトタイプから、実際に導入可能なヒューマノイドロボットへと進化できるのです。」

Apptronikによると、ApolloはNASAの「Valkyrie」を含む過去15機のロボット開発で蓄積された、10年近くにわたる開発実績に基づいて構築されている。同社はテキサス大学オースティン校の「Human Centered Robotics Lab」を起源とし、現在は約300人の従業員を擁している。 今年初め、同社は5億2000万ドルの資金調達を行い、累計調達額は10億ドル近くに達した。

Apptronikは「Apollo 2」においてモジュール性を重視している

「アポロ2」は、モジュール式のAI搭載ヒューマノイドロボットであり、1年以上にわたり「ロボットパーク」の主力として活躍している。このロボットは、ロボットパークの各拠点や顧客・パートナーの施設に配備されることで、継続的な学習を可能にしている。

Apptronik社は、Apolloをモジュール構成で提供することで、多様な運用環境におけるデータ収集を最適化できると述べています。同社は、産業用移動ロボットの既存の安全基準に準拠するよう、車輪付きベースを設計しました。これにより、顧客の既存の業務に容易に統合できると同社は説明しています。

二足歩行構成は、複雑な環境において最大限の適応性を発揮します。これにより、Apptronik社は実環境において、自社の歩行プラットフォームの安全性と信頼性を継続的に向上させることができます。

「真に有用なヒューマノイドロボットを実現するには、機能性とともに安全性と信頼性も向上させなければなりません」と、Apptronikの最高商業責任者（CCO）であるバリー・フィリップス氏は述べた。「『Apollo』のモジュール式設計は、適応性の高い自動化を求める顧客のニーズに直接応えるものです。」

「アポロをモジュラー型プラットフォームとして開発することで、現在の産業安全基準に準拠した車輪型ロボットや、最大限の適応性を備えた二足歩行ロボットなど、さまざまな構成に同じ中核となるヒューマノイド技術を展開できるようになります」と同氏は述べた。 「このアプローチにより、現在の顧客のためにより優れたロボットを構築すると同時に、将来的なヒューマノイドシステムの広範な普及に向けた基盤を築くことができます」

Apptronikは、Apollo 2プラットフォームを通じて実証・学習しているすべての知見が、商用製品であるApollo 3の開発に直接活かされていると述べた。

拡張可能なデータ収集がヒューマノイドの知能を促進

「アポロ2」には、表現力豊かなLED製の口に加え、照明、発話、聴取機能が連携しており、人間とのより自然な相互作用を実現している。 | 出典：Apptronik

Apptronik社は、Apolloのようなヒューマノイドロボットが自律的に動作できるようにするためには、具現化されたAIモデルを訓練するための膨大な実世界データが必要であると述べた。Robot Parkは、そのデータの多くが生成される場所である。

オースティンにある、新たに拡張された約90,000平方フィート（8,361.2平方メートル）の施設内では、二足歩行型および車輪式の「Apollo 2」システムが、多様な顧客ユースケースを通じて学習を行っている。ロボットは、物流、製造、小売、およびその他の顧客主導の活動においてタスクを実行する。

多様な実世界での経験を大規模に収集するため、Apptronik社は拡大を続ける「ロボットパーク」のネットワーク全体に、同様のデータ収集ワークフローを展開したと述べた。これには、研究パートナーであるGoogle DeepMindや、メルセデス・ベンツ、ハイテク・大量物流のグローバルリーダーであるGXOなどの顧客が含まれる。

Apptronikによると、遠隔操作と自律実行を組み合わせることで、Apollo 2は継続的に大量の高品質なトレーニングデータを生成している。同社はこの増え続けるデータセットを活用して、Gemini RoboticsのAIモデルを学習・改良している。また、これらのモデルにより、商用ロボット群の実世界での展開に向けた準備が整うとしている。

Apptronik社によると、「Robot Park」は物理的な体験の基盤を提供する。同社は遠隔操作と高忠実度の物理シミュレーションを通じて高品質なデータを収集している。これにより、ハードウェア設計とアルゴリズム開発の両方を加速させることができる。

Apptronik社は、同社のマルチモーダルなアプローチにより、ロボットが多様な経験から学習できると述べた。これにより、プラットフォームが、身体を持つAI（エンボディッドAI）の最新の進歩に合わせて拡張されることがさらに保証される。