マイクロソフト、ロボットの主要な限界を克服するタッチセンサーシステムを発表

マイクロソフト・リサーチは2026年1月下旬、機械が作業できる発表しました。「Rho-alpha」と呼ばれるこのシステムは、同社が2本の腕を同時に使用するロボット向けに設計した基礎モデルへの参入を示すものです。

この技術は、まず早期アクセスプログラムを通じて特定のグループに提供利用可能になります。その後、企業は独自のデータを用いて、このシステムを自社のニーズに合わせてカスタマイズすることができます。

ロボットの知能に触覚を加える

工場や倉庫では、同じプログラムされた動作を永遠にが求められて病院では、機械が求められい。ロットごとに異なる製品を扱う生産ラインでは、従来の自動化ではできない。マイクロソフトは、 ロボットが視覚や聴覚だけでなく、センサーを通して物理的に感じる感覚も処理することで、このニーズを満たすRho-alphaを開発しました

今日のロボットシステムの多くは、周囲の状況を把握し、指示を受け取るためにカメラとマイクに依存しています。Rho -alphaは、触覚を同様に重要なものとして扱うことで、新たなレイヤーを追加します。ロボットグリッパーに圧力センサーが組み込まれている場合、システムはを取得します。これは、何かをソケットに差し込んだり、部品を組み立てたりする際に、視覚だけでは物事が正しく揃っているかどうかを十分に把握できないよう

マイクロソフトは、圧力と接触を検知するセンサーを搭載したユニバーサルロボットUR5eアーム2本を用いて、これらの機能を披露しましたロボットに「トレイを工具箱に入れる」「を閉める」といった指示まし。システムはこれらの指示を両アームの協調動作に変換しいかなかっ、人間のオペレーターは3D入力デバイスを使ってロボットを誘導し、システムはその修正内容を学習しました。

十分な訓練データの取得は、有能なロボットを開発する上で依然として最大の課題です。言語モデルはオンラインで入手可能な膨大な量のテキストから学習できますが、ロボットの訓練には実際の物理的なデモンストレーションが必要であり、その記録には時間と費用がかかります。マイクロソフトは、Rho-alpha を3種類の情報で訓練することでこの問題に対処しました。具体的には、実際の物理的なデモンストレーションの録音、模擬練習タスク、そしてウェブ上の質問と回答を含む大規模な画像データセットです。同社はAzureサーバー上で動作するNvidia Isaac Simを活用し、強化学習プロセスを通じて現実的な合成シナリオを作成しています。

このシミュレーション設定は、実際のデモンストレーションを補完する、物理的に正確な練習状況を生成します。この組み合わせたアプローチにより、モデルは、通常であれば数千時間の実運用が必要となるような異常なケースや故障状況にも対応できます。

この訓練方法はロボット工学分野他の企業パターンを踏襲して。Google DeepMindのGemini Roboticsシステム、Figure AIのヒューマノイドロボット向けHelixモデル、Physical IntelligenceのPi-zeroは、いずれもデータ不足の問題を回避するにより、これらのシステムは、可能性のあるあらゆるタスクについて具体的なデモンストレーション行うことなく、一般的な操作スキルを学習する。

成熟市場での競争

Microsoftは、過去1年半で大きく成長したロボティクス基盤モデル市場に N1.6。Google DeepMindは、紙を折り紙の形に折ることからトランプの扱いまで、幅広い能力を備えたロボット工学分野にGeminiを拡張しました。Physical Intelligenceは、様々なロボットタイプに対応できる汎用システムとしてPi-zeroを発表しました。

Rho-alphaは3で際立っています。第一に、触覚センシングに重点を置いていることのみ頼るシステムでは困難な状況に対応できます。第二に、このモデルはMicrosoftのPhiシリーズをベースにしており、Microsoftはこれを一般消費者向けハードウェアで効率的に動作するように調整しています。このことから、クラウドサーバーへの常時接続を必要とせずにローカルデバイスで動作できることが示唆されます。第三に、実際の操作における人間の修正から学習することに重点を置いている点が、新しい動作を習得するために完全な再トレーニングを必要とするモデルとは一線を画しています。

マイクロソフトのビジネスアプローチも競合他社とは異なります。同社は、Rho-alphaをFoundryプラットフォームを通じて、メーカーやシステムインテグレーターが独自の情報でカスタマイズできるインフラストラクチャとして提供することを計画しています。これは、Azure OpenAI Service、汎用モデルではなく、特化したバージョンを作成したい組織をターゲットとしています。

製造業者や物流会社にとって、差し迫ったチャンスでは対応できない反復的な処理タスクの特定にあります。品質検査ステーション、キット化されたアイテムの組み立て作業、小ロット生産ラインなどは、Rho-alphaの言語理解とタッチセンサーの組み合わせによってを削減できる。

マイクロソフトが発表した早期アクセスプログラムは、企業が、システムがに適合する機会提供します。企業は、人間による監督が必要となることを前提にこれらの評価に臨み、初期学習期間においてオペレーターがロボットを修正・誘導するワークフローを計画する必要があります。

フィジカルAIは、ロボットをプログラムされた道具から柔軟な協働者へと転換させるものです。この転換には数ヶ月ではなく数年かかるでしょうが、Microsoft、Nvidia、Googleが生み出す基盤モデルは、今後10年間のエンタープライズロボティクスをdefi

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