ミストラルAIが物理AI推進のためロボットモデルを発表

AI企業Mistral AIは水曜日、単一のカメラでロボットを操縦する80億パラメータのモデル「Robostral Navigate」を発表し、フランス企業として初めて物理AI分野に進出した。.

今回の発表は、倉庫や工場で広く使われている、センサーを多用したナビゲーションシステムに挑戦することを目的としている。.

Mistral AIがAIを活用した革新的なナビゲーションシステムを開発

パリを拠点とするこのスタートアップ企業は、9月のシリーズC資金調達ラウンドで117億ユーロ（約134億ドル）の評価額を獲得したが、創業以来、テキストとコードの分野でOpenAIと競合してきた。しかし、同社の新しいモデルであるRobostral Navigateは、同社を全く異なる技術分野へと押し上げるものだ。.

ミストラル社のプレスリリースによると、このモデルは「身体性ナビゲーション」に対応しており、ロボットが外部からの入力なしにオフィス、住宅、商業ビル、屋外空間を移動できるという。.

しかし、LiDAR、深度センサー、あるいは複数のカメラを連携させて使用する一般的な自律航行モデルとは異なり、Robostral Navigateは単一のRGBカメラで動作します。このモデルに必要なのは、AIによるテキストプロンプトのような平易な言語による指示だけで、それに基づいて動作コマンドを生成します。.

ミストラルAIの試験番号

ミストラルAIによると、同社のロボットAIモデルは、訓練を受けていない環境でロボットが指示にどれだけ正確に従うかを測定するベンチマークであるR2R-CE検証において、76.6%のスコアを獲得した。ニュース・インターナショナルによると、この数値は、これまでのシングルカメラによる最高スコアを 9.7ポイント。

AI Weeklyの 報道による と、このモデルはLiDARと深度センサーに基づいたマルチセンサーシステムを4.5ポイント上回り、検証済みスコアは79.4%だった。

これらのギャップが実際の状況でも当てはまるのであれば、産業用ロボットに関心のある人々にとって非常に重要な意味を持つだろう。当然ながら、移動ロボットの分野では、カメラ単体では脆弱すぎるため、センサースタック全体が必須であるという一般的な認識があった。単一のカメラだけでフルスタックシステムに匹敵、あるいはそれ以上の性能を発揮するシステムを構築できれば、倉庫や工場の機械の部品コストを削減できるだろう。.

実生活での使用に関する懐疑論

これらのスコアはシミュレーションされた状況から得られたものであり、現実の状況から得られたものではないことに留意すべきである。 ミストラル社 は、6,000のシーンにわたる約40万の軌跡でモデルをトレーニングしたと主張しており、同社によれば、トレーニングトークンを22分の1に削減し、従来数ヶ月かかっていた実行時間をわずか数日に短縮したという。

しかし、AI Weeklyが指摘したように、同社はロボットの実際の使用結果やデバイス上の遅延に関する数値を一切公表していない。また、エンジニアたちは、76.6%という成功率が実生活への導入に十分なのかどうか疑問を呈している。.

ミストラル社は、企業価値を200億ユーロ（約230億ドル）近くと評価し、約30億ユーロ（約34億2000万ドル）を調達するための交渉を行っているとも報じられている。

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