先日、Figure AI社は、強化学習によって訓練された自然な歩行能力を備えた人型ロボットの歩行技術の最新進歩を発表しました。この技術は、ロボットの移動速度を大幅に向上させただけでなく、AI駆動のロボット制御システムが新たな段階に到達したことを示しています。新型ロボットFigure02の歩行速度は時速2.68マイル（約1.2メートル/秒）に達し、人間の通常の歩行速度（約3〜4マイル/時）に近づいています。これは、前世代のFigure01の0.67マイル/時と比べて約7倍の向上です。

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Figure AIは、「シミュレーションから現実へ」(Sim-to-Real)という革新的なトレーニング方法を採用しています。高忠実度のシミュレーション環境で強化学習を利用することで、エンジニアは数時間という短時間で、数年に相当するデータのトレーニングを完了しました。トレーニング後、ニューラルネットワークは追加の調整なしで実際のロボットに直接適用でき、「ゼロショット」転移を実現します。この方法は開発期間を大幅に短縮し、同時に現実環境での技術の適用性を保証します。

従来のロボット制御方法とは異なり、Figure AIはルールベースのヒューリスティック設計を廃止し、エンドツーエンドのニューラルネットワークに完全に依存しています。このシステムは自律学習を通じて、複雑なタスクや環境の変化に柔軟に対応でき、人間が事前に具体的な指示を記述する必要はありません。これにより、Figure02の歩行はよりスムーズで自然になり、人間の歩行方法に近づいています。ただし、現時点では人間の歩行の「完璧な」レベルにはまだ達していません。

さらに、このニューラルネットワークはFigureのロボット群全体に展開されており、すべてのロボットが同一のウェイトパラメータで動作し、動作の協調性と技術の一貫性を確保しています。このクラスタ化されたアプリケーションは、効率を向上させるだけでなく、将来の大規模展開の基礎も築きます。

業界の専門家は、Figure AIのこの進歩は、強化学習が人型ロボット分野に持つ巨大な可能性を示していると述べています。シミュレーションによるトレーニングから現実へのシームレスな接続は、技術のイテレーションを加速させるだけでなく、ロボットが人間の生活により広く統合される可能性も提供します。今後、歩行の最適化がさらに進めば、Figureのロボットは工場、家庭、さらには屋外環境でもより多くのタスクを担うことが期待されます。