【GTC 2018】多脚ロボットvsロボットアーム！最も評価されたAIスタートアップ企業3社を発表「NVIDIA Inception アワード」決勝大会

このロボットは、ペンシルバニア大学の12人で開発しました。うち6人がPhDを持っています。私達がひとつ証明したのは、このロボットは高効率で、管理可能なタスクをセンサーなしで行っているのいう事です。このロボットにはセンサーは一つもついていないのです。実際に、このロボットはすべての情報を足から直接モーターへと伝えているのです。しかし、この刺激的な動作を見ていただければ分かりますが、このロボットは私たちのチームが開発したものではなく、このSDKを使った人々によって、このフェンスを登るという動作を教えられたのです。


一番大きな問題としては、これらの誘惑的・刺激的なフィーチャーや能力が、ロバスト的に充分ではないことです。エンタープライズ市場や工業用市場へのソリューションとして、ロバストの要素を十分にするためには、どうしても人工知能（AI)が必要なのです。そこで私たちは、足のついたロボットのプラットフォームのオペレーショナルな能力すべてに、人工知能を起用したのです。動画が長いですね、ここで止めて、先に進みましょう。
市場は大きいと考えています。私たちはUGV（Unmanned Ground Vehicle）に集中しています。これは私たちの最初の工業用のロボットがAUVSIのイノベーションアワードで勝った時の写真です。賞金はなかったですけれど(笑)。だから今回、賞金のあるこれに参加できてよかった！（観客笑う）
なんにせよ、これが初号機です。これから見せるのが、これから作っていくバージョンのものです。私たちの焦点は、セキュリティと検査の市場です。今年の年末に出します。
（写真が変わって）こちらが、もう少し小さくてソフトなバージョンのものです。ここで言いたいのは、私たちはどんなタイプの、どんなサイズの、どんなプラットフォームのものでもロボットにできるということです。
エヌビディアのプラットホームと私たちのSDKが実現します。
今皆さんが見ているのは一つの例ですね、軍とフィーマ（アメリカ合衆国連邦緊急事態管理庁）の使用例です。時間がないのでささっと見せますが、これは私たちの第１作ですが、さぁこれを見て！
NVIDIAのJetson TX2をナノLIDARと連携し、Stereolabsの$500のZed mini Cameraを追加しました。そしてこれが、ライブの3D Graph mappingです。ロボットが写ってる人を人間だと認識してますね、シンプルなサーモカメラです。何も空想的なことを意識していないですよ。そして必要なのが、AIソフトウェアですね。
私たちは全ての技術にAIが関わると考えています。私たちは、これが新しいロボティクスの時代だと信じているのでAIがロバスト性を高めるのに欠かせないと信じています。

あなたが物流倉庫で働いているとします。
50〜50パウンドをゆうに超えるような巨大なパレットの箱たちが運ばれてきて、それをあなたたちが運ばなくてはいけません。それを毎日やらなければならないと想像してみてください。８時間ですよ。
あなたの背中が壊れてしまうのに時間はかからないでしょう。このようなタスクは信じられないほど難しいのです。退屈で危険ですが、いまだに人々によって行われていて、それにとって変わる解決策はこれまでにはありませんでした。なぜならこれまでのロボットは同じものに対してのみ対処できる存在だったからです(箱の大きさや重さなどに多様性があることを意味している）。


そこで私たちは、eコマースのロジスティック分野にロボティクスを取り入れたのです(動画)。
さて、これはキネマピックというシステムです。ロボットアームが荷物をパレットに載せるシステムです。これはパレットから箱を動かしてコンベアに載せているところですね。多くの倉庫で最初に行われる作業のひとつです。早く動くようにデザインされていて、一般的な需要としては1時間に500箱程度をこなすことができます。それよりも早く動かすこともできます。そして自動運転です。
また、プログラミング(ティーチング)の必要性はありません。あなたはただ、これを設置し、「やれ」と命令するだけでいいということなのです。そうすればマシンが自分でどうやって動けばいいのかを理解するということです。
これが私たちが販売しているものです。ソフトウェアをインストールしたパソコンを販売しています。そして連携して動くカメラですね。このしくみには絶対にGPUが必要です。
私たちのプラットフォームは深層学習をベースにしており、顧客は箱が数百万個とある環境の中で、どんな箱なのかを見分け、さらに必要なスケールとスピードを計算することでロボットが同じ速さを保てるようにするには、ディープラーニングが不可欠です。そしてそれにはGPUが必要なのです。
私たちの製品システムにはすべてGPUを搭載しています。市場は大きいですが、キネティックはフルスタックです。お見せしたタスクだけではなくより広い分野でのアプリケーションがあります。私たちの強みとして、これがすでに製品化され使われている、ということが言えます。すでに毎日使われているのです。展示ホールでも実演していますので、ぜひ見にきてください、ずっと働き続けていて止まることはありません。