AI
AIが現実になる場所
人工知能は物理世界へと進出し、デジタル出力の域を超えつつあります。次のフロンティアは、システムがリアルタイムで知覚し、解釈し、行動する方法を習得する、フィジカル・インテリジェンスです。フィジカル・インテリジェンスは単なるアルゴリズム以上のものを要求します。それは精密工学、および物理世界とデジタル世界との間に忠実度の高い架け橋を必要とし、性能を最適化するためにアプリケーション固有のモデルに基づいて構築されます。検知、解釈から意思決定、行動まで、アナログ・デバイセズは、最も過酷な環境下でも機能するフィジカル・インテリジェンス・ソリューションを提供し、自律型工場、知能ロボット、次世代車両、予測ヘルスケア・システムの実現を可能にします。
アジャイル・ロボティクス向け視覚言語モデル（VLM）のファイン・チューニング
アジャイル・ロボティクスの概念は、タスク固有の訓練データの収集に必要なコストと時間という根本的なボトルネックによって、長い間停滞してきました。アナログ・デバイセズは、視覚言語モデル（VLM）を活用するための障壁を体系的に取り除いています。モデルの膨大な事前学習の知識により、ロボットは強力なゼロショット性能と人間のような文脈推論能力を獲得します。アナログ・デバイセズの研究チームは、データ依存性と計算オーバーヘッドを大幅に削減しながら、これらのモデルを新たなタスクに適応させました。そして、アナログ・デバイセズはここで止まりません。
注目のハイライト
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We all expected robots to be everywhere around us by now. Yet the cost of teaching robots how to perform basic tasks is often higher than the price of the hardware itself.
自律走行車からヘルスケア補助機器に至るまで、ロボットが日常生活に徐々に浸透するにつれ、「私たちはそれらを信頼できるのか？」という一つの疑問が消えません。
アナログ・デバイセズが、ネットワーク・インフラが存在しない環境においても、どのように大規模なロボット・スワームが最新のAIモデルを活用できるようにしたのでしょうか。アナログ・デバイセズはEUのOpenSwarmプロジェクトの一環としてそれを実現しました。
触覚センシングは、ロボットの人間や環境とのやりとりの仕方について、画期的な進展をもたらすことが期待されています。アナログ・デバイセズの研究はそのビジョンを実現しつつあります。
従業員紹介
ジュリア・ヴィローネ（Giulia Vilone）
ジュリアは研究主導型のAI専門家であり、人工知能、データ・サイエンス、統計学、保険数理学にまたがる15年以上の複数分野の経験を有しています。ジュリアはダブリン工科大学で人工知能の博士号を取得し、説明可能なAI（XAI）と論証を専門としていました。アナログ・デバイセズでは、視覚と奥行き知覚の統合、自然言語理解、行動計画に焦点を当てたロボット工学のためのVLA（視覚-言語-行動）モデルを開発しています。目標は、現実世界のロボット・アプリケーション、特に製造環境において、言語と行動の間のギャップを埋めることです。
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NVIDIA Jetson Thorを活用することで、アナログ・デバイセズはヒューマノイドおよび自律型搬送ロボットの開発をさらに加速させています。
アナログ・デバイセズのチーム・メンバーが7月に推奨する物理AIに関する科学論文をご覧ください。
新たな音声認識手法は、低電力ハードウェアにおいて精度、適応性、効率性を実現します。