General Intuitionは7月8日(現地時間)、ロボット工学分野の汎用基盤モデル開発に向け、3億2000万ドルを調達したことを明らかにした。この資金調達により、同社の評価額は23億ドルに達した。同社は、数百万時間分のビデオゲームデータで訓練した基盤モデルを、わずか8分の実世界データでファインチューニングするだけで、四足歩行ロボットの制御に成功したと主張している。
ピム・デ・ウィッテ (Pim de Witte) 氏は、エンボディドAI (embodied AI) も自然言語処理の基盤モデルと同様のパターンを辿るとの見方を示している。同氏は、個別のロボットや環境に特化したデータセットを大量に収集するのではなく、より質の高いデータセットで移動や相互作用に関する直感を広範な環境に転移できる基盤モデルを構築すべきだと論じている。
General Intuitionの基盤モデルは、人間がコントローラーのどのボタンをいつ押したかといった情報を含む数百万時間分のビデオゲームデータで訓練された。同社のリードインベスターであるヴィノード・コースラ (Vinod Khosla) 氏とデ・ウィッテ氏は、このアクションデータが空間時間推論における人間のような直感開発の鍵であると考えている。
デ・ウィッテ氏は、現在のモデルがビデオゲームを長時間プレイできるほか、8分間の実世界ロボットデータによるファインチューニング後に四足歩行ロボットを動かせたと説明している。同氏によると、ロボットがフロントカメラのみで、その他のセンサーなしに、動的物体が導入され人々が歩くオフィス環境で「ゼロショット」で動作したことは大きな驚きだったという。
General Intuitionは自社でロボットを製造する計画はなく、物理AIの基盤モデルとなることを目指している。同社は、他のロボット企業が自社の機械に適用するための基盤モデルを提供するプラットフォーム戦略を採用している。このアプローチは、ロボットのハードウェア開発から独立し、ソフトウェアによる汎用的な知能提供に特化することで、広範な産業での自動化を加速させることを目指す。General Intuitionは、特定のハードウェアに縛られず、様々なロボットに適用可能な基盤モデルを提供することを目指している。
参考: techcrunch.com — 2026年7月9日 04:19 (JST)