Apollo 2のRobot ParkデータがGemini Robotics訓練を現場寄りに変える理由

Gemini Roboticsの前進は、モデルだけでなく物理世界のデータ収集にかかっている。Google DeepMindはソース投稿で、ApptronikがRobot Parkを拡張する中、最新のApollo 2 humanoid platformが集めるreal-world dataがGemini Roboticsの訓練と改善に使われると書いた。

リンク先のApptronik記事は、Robot ParkをAustinにある約90,000-square-footの施設として説明している。この規模が意味を持つのは、humanoid roboticsでは動画デモよりも反復的な実環境データが重要だからだ。把持や移動の失敗、復帰、teleoperation trace、物流・製造・retailに近いtask variationが、robot policyの汎化を左右する。

Google DeepMindの公式アカウントは、Gemini、AlphaFold、robotics、science関連の研究成果を多く扱う。今回の投稿は、Apollo 2という具体的なhumanoid platformとGemini Roboticsのtraining loopを結びつけた点で重要だ。Apptronikが身体を持つhardwareとdata facilityを提供し、DeepMindがそのtraceをモデル改善へ変換する役割分担になる。

FxTwitterで取得した時点では、投稿は71,000 views超、561 likes、94 repostsだった。次に見るべき点は、Robot Parkのデータが施設外のtaskに移るかどうかだ。layout、object、lighting、safety constraintが変わっても、Apollo 2のtraceで訓練されたpolicyが大きな再調整なしに動くなら、Gemini Roboticsの進展はデモから運用に近づく。