テスラのロボットは工場で働く、マスク氏：手の自由度は今年22に達する！

Tesla RobotOptimus最新のビデオが公開されており、すでに工場で動作可能です。

通常の速度では、バッテリーを分類します (Tesla の 4680 バッテリー) 次のようになります:

公式20 倍速のビデオも公開しました - 小さな「ワークステーション」でピッキングとピッキングとピッキング:

今回公開されたビデオのハイライトの 1 つは、Optimus がこれを完了していることです。工場内では、プロセス全体を通じて人間の介入がなく、完全に自律的に作業が行われます。 そして、Optimus の観点から見ると、

自動エラー修正機能を備えた、曲がったバッテリーを拾い上げて配置することもできます。

:

オプティマスの手

について、NVIDIA の科学者

Jim Fan は、

オプティマスの手は、世界中の 5 本指ロボットの中で最も器用であると高く評価しました。

その手には触覚センシングがあるだけでなく、11 の自由度

(DoF)

もありますが、他の手は基本的に 5 ～ 6 自由度しかありません。 また、定期的なメンテナンスを行わなくても、多くのオブジェクトとの相互作用に耐えるのに十分な耐久性があります。

そして、Jim Fan のコメント エリアには、

Musk

も登場し、より重要なニュースを明らかにしました:

今年後半、当時、

オプティマスハンドの自由度は22

に達します!

ただし、オプティマスが自分のバッテリーを分類する様子を映したビデオは、単なる「前菜」です。

今回、テスラはロボットトレーニングの詳細をほとんど発表しませんでした。

テスラ車と同様のロジック

まず、ニューラル ネットワークに関しては、ビデオの字幕から、テスラが

エンドツーエンドのエンド-ツーエンド ニューラル ネットワーク

は、バッテリーを分類するタスクをトレーニングするために使用されます。 このため、Optimus で使用されるデータは 2D カメラと手のタッチ センサーと力センサーからのみ取得され、関節制御シーケンスを直接生成します。

Tesla エンジニア

Milan Kovac

はさらに、このニューラル ネットワークが完全にロボットに組み込まれた FSD コンピューター上で動作し、搭載バッテリーによって電力が供給されていることを明らかにしました。

トレーニング中にさらに多様なデータを追加すると、単一のニューラル ネットワークで複数のタスクを実行できます。

学習データに関しては、人間が VR メガネと手袋を着用し、遠隔操作によってデータを収集していることがわかります。

この点について、ジム・ファンは次のように信じています:

非常に低い遅延を維持しながら、一人称ビデオ ストリーミング入力とストリーミング出力の正確な制御用にソフトウェアをセットアップすることが非常に重要です。

これは、人間が自分の動きとロボットの動きの間のわずかな遅れさえも非常に敏感であるためです。

そして、オプティマスは偶然にも、人間のポーズをリアルタイムで実行できる流体全身コントローラーを備えています。

そして、Tesla Robot はこのモデルを他のタスクにも拡張しました:

このような規模は、Jim Fan に衝撃を与えたものでもあります:

##並行してデータを収集するには、1 台のロボットでは不十分で、人間が毎日交代で作業する必要があります。

この規模の操作は、学術研究室では想像できないかもしれません。

ビデオの中でオプティマスが実行しているタスクから判断すると、それだけではなく、バッテリーの仕分け、衣服の折り畳み、アイテムの整理など、そのタスクは多岐にわたります。

ミラン・コヴァチ氏は、テスラは工場の1つに複数のロボットを導入しており、実際のワークステーションで毎日テストされ、継続的に改良されていると述べた。

# つまり、オプティマスは視覚と人間によるデモンストレーションのみに基づいてトレーニングを行います。これはテスラ車のロジックに似ています。

ビデオの最後で、関係者はオプティマスの能力がさらに向上したことも明らかにしました -

はさらに前進することができます:

Oneその他のこと

ジム ファンの研究室は、過去 2 日間で新しい開発結果もリリースしました。

ロボット犬にヨガ ボールの上を歩かせましょう!

そのトレーニング方法は、Tesla Optimus とは完全に異なります。シミュレーション環境で完全に実行され、微調整なしでゼロサンプルで現実世界に移行されます。そして直接実行されます。

その背後にある具体的なテクノロジーは、チームが新しく立ち上げた

DrEureka です。これは、以前の 5 本指ロボット ペン回しマシンの背後にあるテクノロジーである Eureka に基づいています。

DrEureka は、シミュレーションでロボットのスキルをトレーニングするコードを記述したり、シミュレーションと現実の間の困難なギャップを埋めるためのコードをさらに記述したりできる LLM エージェントです。

つまり、新しいスキルの学習から実際の展開までのプロセスを完全に自動化します。

## Tesla Optimus と NVIDIA ロボット犬の訓練方法と比較して、Jim Fan は魂の要約も行いました:

遠隔操作は必要ですが、人型ロボットの問題を解決するには十分な条件ではありません。基本的に、スケールはありません。

そして一部のネチズンはこれに同意しました:

それで、あなたはどう思いますか？

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