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Figureの人型ロボットがAI制御で溶鋼へ自律跳躍

この記事のポイント

  1. 実現したこと

    Figure AIは、人型ロボットF.02を溶鋼の容器へ自律的に跳躍させたとしている。

  2. 実現の仕組み

    スタント演者の動作を参考に、跳躍用の新しいAIモデルをシミュレーションで学習させた。

  3. 得られた結果

    Figure AIによると、電子機器が故障する強い熱と電磁場の環境でも、ロボットのAI制御方策は支障なく動作した。

  4. 従来との違い

    F.02の機体群は大半が処分され、溶融処理で得た金属棒は記念品への加工に回された。

製鋼施設の溶鋼容器へ自律跳躍する人型ロボットF.02を描いた編集イラスト
AI生成画像

人型ロボットF.02が、シミュレーションで学習したAIモデルを使って溶鋼へ自律的に跳躍した。Figure AIは、フィンランドの製鋼施設でこの動作を実施し、退役する機体の溶融処理を行ったとしている。

人のスタント動作を跳躍用モデルの学習に使う

ロボット開発企業Figure AIは、サンノゼの拠点に大型エアバッグを設置し、建物の2階からロボットを跳躍させる訓練を始めた。跳躍用の新しいAIモデルは、スタント演者の動作を参考にシミュレーションで学習させた。

学習の対象は、溶鋼の容器へ正確に跳躍する動作だった。Figure AIは、人型ロボットF.02をフィンランドへ輸送し、実際に容器へ自律的に跳躍させたとしている。

溶鋼の表面が固まるまでの20分間に実施

跳躍を実施したのは、フィンランドのイマトラにある製鋼施設だ。ここでは、3本の大型黒鉛電極を使う75トンの電気アーク炉で鉄スクラップを溶かしていた。

Figure AIが作業に使えた時間は24時間で、溶解工程は6回あった。各回の実施枠は、溶鋼が冷えて硬い表面層を形成するまでの20分間だった。

熱と電磁場のなかでAI制御方策が動作

Figure AIによると、製鋼施設では強い熱と電磁場によってカメラ機器などの電子機器が故障した。その環境でも、ロボットの動作を決めるAI制御方策は支障なく動作したという。

退役機体を溶融し、金属を記念品へ加工

この溶融処理は、F.03の機体群が増えるなかで進めたF.02の退役処理にあたる。Figure AIは、独自開発のアクチュエーターなどを保護して処分する必要がある一方、機体を個別に分解すると技術者の時間を奪い、F.04の投入を遅らせると説明している。

フィンランドでの処理から得た金属棒は米国へ送られ、F.02を記念する限定品へ加工されている。Figure AIによると、F.02の機体群は大半が処分済みで、少数の機体が本社に保管されている。