Metaが最近発表したV-JEPA2モデルは、特にロボット技術の応用において人工知能分野における大きなブレークスルーを示しています。大規模な言語モデル（LLMs）はテキスト処理で優れたパフォーマンスを発揮しますが、動的な現実環境での物理的な「常識」にはまだ欠けており、製造や物流などの分野での応用が制限されています。そのため、V-JEPA2の登場はこの問題を解決するための新しいアプローチを提供しています。

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V-JEPA2は、ビデオと物理的な相互作用から学習することで、「世界モデル」を構築しています。このモデルにより、AIアプリケーションは変化し続ける環境で予測や計画を行うことが可能になり、よりスマートなロボットや先進的な自動化を基礎づけることができます。従来のモデルと比較して、V-JEPA2はビデオ統合埋め込み予測アーキテクチャを使用しており、その核心はシーン内の物の理解、行動の変化の予測、特定の目標を達成する行動シーケンスの計画にあります。

このモデルのトレーニングは2つの段階で行われます。第1段階では、V-JEPA2は100万時間を超える無ラベルのビデオを見ることで、物理法則を自己学習し、基礎知識を構築します。第2段階では、62時間のロボット操作ビデオと対応するコントロール命令を使って微調整を行い、具体的な動作と物理的な結果との関連付けを確実に行います。このような2段階のトレーニングにより、V-JEPA2は「ゼロショット」ロボットプランニング能力を備え、見たこともない物体を含む新しい環境で操作できるようになります。

具体的には、ロボットが目標画像を与えられた場合、V-JEPA2モデルを利用して内部シミュレーションを行い、一連の可能な次のアクションを評価し、最適な実行を選択してタスクを完了します。この方法は、見知らぬ物体を扱う際に成功率が65％から80％程度に達します。

V-JEPA2の応用範囲は非常に広く、特に物流や製造業で重要な役割を果たします。これにより、製品や倉庫のレイアウトが変わった場合でも、大量の再プログラミングなしにロボットが迅速に対応できます。これは、工場や組立ラインにヒューマノイドロボットを導入しようとしている企業にとって非常に重要な意味を持ちます。さらに、V-JEPA2は高精度なデジタルツイン技術の発展にも寄与し、物理的に正確な仮想環境で新しいプロセスをシミュレートしたり、他のAIを訓練したりすることができます。

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Metaは、V-JEPA2モデルおよびトレーニングコードを公開することにより、コミュニティ全体の進歩を促進し、最終的には人間のように世界を理解し、未知のタスクを計画・実行できるAIシステムを開発する長期的な目標を目指します。

プロジェクト: https://ai.meta.com/vjepa/

ポイント:

🔍 V-JEPA2モデルはビデオと物理的な相互作用を通じて「世界モデル」を構築し、ロボットが動的な環境で操作能力を向上させます。

🤖 このモデルは「ゼロショット」ロボットプランニングをサポートし、新しい環境で見知らぬ物体を操作できるようにします。

📈 V-JEPA2は物流や製造業でロボットの適応性を高め、大量の再プログラミングを不要にします。