ロボットに”大脳”を提供~エンボディドAI開発の「X Square」が資金調達、複雑で細かな操作も実行可能に
エンボディドAIの開発に取り組む中国発のスタートアップ企業「X Square」がこのほど、エンジェルラウンドで聯想之星(Legend Star)から、さらに追加のエンジェル+ラウンドで九合創投(Unity Ventures)から、それぞれ数千万元(数億~十数億円)を調達した。 GIFファイルを見る X Squareは2023年12月設立、エンボディドAIの研究開発に特化し、ロボット向けに基盤モデルを提供する。ロボット用に大脳・小脳のような汎用システムを構築し、検知から動作までのエンドツーエンド能力を持たせるのが目標だ。同社にはロボットラーニング分野でトップクラスの研究機関のメンバーだったスタッフやLLMの専門家が在籍し、ソフトとハードを総合的に開発、最適化する能力を備えている。創業からわずか3カ月の間に、LLMを使った訓練によってロボット自身が数十種類の複雑なタスクを実行できるようにした。 X Squareを創業したWilliam Wang CEOは世界で最も早くニューラルネットワークに注意機構(attention mechanism)を取り入れた研究者の1人で、米国で多くのプロジェクトに参加した経験がある。またHao CTOはIDEA研究院の出身で、LLM「封神榜」開発チームでアルゴリズムの責任者を務めた。 エンボディドAIの基盤モデルは今後のAI開発における重要分野になる。米アルファベット傘下の英DeepMindは2023年10月に、訓練ゼロ、もしくはわずかな訓練でも特定のタスクを実行できる世界最大のロボット用基盤モデル「RT-X」を発表した。また米半導体大手のエヌビディア(NVIDIA)は2024年3月にヒト型ロボット用基盤モデル「GR00T」を発表している。 エンボディドAIの研究は長い間ゆっくりとしか進んでこなかった。William Wang CEOは、その原因としてロボットのタスクが極めて複雑なことを挙げ、周囲の環境を検知、推理し、タスクを立案する高次元の能力と、運動皮質や小脳のように直接動きをコントロールする低次元の能力の双方が関わってくると語った。「ハードだけなら最も複雑な操作であってもすでに市場に出回っているもので対応することができるが、AIが足かせになっている」という。