フェルナンド フローレスは、同じカップのコーヒーを注ぐのに 1 日 8 時間を費やします。
彼はバリスタではありません。彼は人間のキャラクターを訓練しようとするロボット人形師です。
機械制御を操作して、近くのロボットアームにコーヒーの入ったポットを取り上げ、マグカップに注ぎ、ポットをコーヒーマシンに戻します。フローレスさんはこぼれがないか確認し、カップを手でポットに戻し、それを何百回も繰り返します。
「繰り返しなので、不快感を引き起こす可能性があります」と、サンフランシスコを拠点とする新興企業アンコールでシニアロボットパイロットの肩書を持つフローレス氏は言う。 「しばらくすると、それが第二の習慣になります。」
シリコンバレーのこのシーシュポスは、急速に拡大するロボットトレーナー業界の最前線に立っており、来年近くの工場から行進する予定の人型ロボット軍団を教育し操作する準備をしている。 Encord は、住宅、オフィス、工場に人影を持ち込むことを競う企業に交通データを実践、記録し、販売しています。
ハイテク企業の楽観的な計画を信じるなら、米国製ロボットの群れが市場に出回ろうとしている。
テスラのフリーモント工場は今年、オプティマスロボットの生産ラインに道を譲るため自動車生産を停止し、生産能力を年間100万台に増やすという驚くべき計画を立てている。パロアルトに本拠を置く 1X Technologies はすでに 生産 ヘイワードの工場にいる体重66ポンド、身長5フィート6インチのネオという名前のヒューマノイド。同社はすでに1万件の予約注文を受けており、最初の出荷は今年後半に予定されている。サンノゼにある Figure AI の人間工場は、年間 12,000 台の生産を目標に、1 時間に 1 台の Figure 03 ロボットを生産できるように生産能力を増強しました。
フェルナンド フローレスは、5 月 21 日のアンコールで鞭打ち動作を実行するロボットの関節動作を実演します。
（ポール・クロダ／フォー・ザ・タイムズ）
ゴールドマン・サックスは、ヒューマノイドの世界市場が到達できると推定しています 380億ドル 2035年まで。
これらの人型ロボットのAIには人間の動きに関する膨大なデータが必要です。人間が書く、話す、コードを書く、接続する方法はインターネットによって簡単にキャプチャされますが、ロボットが立つ、歩く、持ち上げる、握る、注ぐ、その他の身体動作を実行する方法を制御するには追加情報が必要です。ここで、Encore のような企業が登場します。
の 100億ドル CB Insights によると、2026 年のロボット工学への投資により、ロボットのトレーニングに重点を置いた産業が誕生しました。最初は意味がありました 人間はiPhoneを額に当てて、 料理、掃除、家事などの行動を記録します。ただし、ロボットハンドが完璧に動作するために必要な正確なトルク、力、グリップは得られません。
現在、人間は、ロボットの動きを制御できる高価なリグを介してロボットを直接誘導しています。ロボット アームを使用して収集されたデータは、運動能力や物体の操作に関するより豊富な洞察を提供します。 Encord は、トレーニング データに対して 1 時間あたり最大 1,000 ドルを顧客に請求します。
ロボットを制御するトレーナーから収集される情報は「次のレベルの学習に橋渡しするために非常に重要」であり、ロボットが間違いを修正し、タスクを自分で実行することを学習するようになる、とエンコードのロボット学習責任者ヴィニース・ベルムルガン氏は述べた。
同社はすでにトップクラスのロボット企業数社と提携しているが、名前のほとんどを共有することはできないと述べた。彼が挙げた顧客の中には、トヨタ総合研究所や 織ります彼女はすでにいくつかの家に洗濯物たたみロボットを導入しています。
5 月 20 日、スタートアップ Encord でロボット アームを使用してイーサネット ケーブルを引っ張るブライアン ゴンザレス氏。
（ポール・クロダ／フォー・ザ・タイムズ）
新しいロボット データ企業の多くは、産業上のユースケースに重点を置いています。ロボットは、工場や倉庫などの構造化された予測可能な環境でより優れたパフォーマンスを発揮できます。
導入やタスクがより多様で煩雑になるため、国内のタスクはより困難になります。多くのボットは歩き方を習得していますが、ドア、冷蔵庫、洗濯機をスムーズに開けるのはまだ困難です。彼らは、ドアノブ、ノブ、エッジをどこでどのように握るか、どのくらい引っ張ったり、押したり、ひねったりすればよいのかを知りません。
フローレスさんはロボットアームでコーヒーを注ぐ準備をマスターしましたが、それでもコーヒーをこぼしてしまうことがよくあります。これが発生すると、試行の記録が削除されます。
「通常、私たちはいかなる間違いも望んでいません」と彼は言いました。 「15 秒以内に 3 回以上連続してエラーが発生した場合、それは良いデータとは言えません。」
アンコールのヘイワード試験施設内では、家具付きのリビングルーム、キッチン、バスルームを備えた標準的なアメリカの住宅を再現しました。
リビングルームでは、パイロットが散らかった机を並べ替えています。彼女はまず単三電池、ペン、ハサミをテーブルの上にばらまき、近くの管理施設に戻り、ロボットアームにそれぞれをデスクオーガナイザーのトレイの中に入れさせます。
今日の訓練に応じて、パイロットは冷蔵庫のドアを開け閉めしたり、ボウルの中で液体を泡立てたり、銀食器を並べたり、ロボットのアームが慣れるまで水道の蛇口をオンオフしたりすることを繰り返し行うことができる。
コートニー・ウィンツ氏（左）とトニー・シラー氏は、Encord カメラでデータを記録します。
（ポール・クロダ／フォー・ザ・タイムズ）
施設の別の隅では、スマートグラスを着用した人々がカードを置き、プラスチックの皿を手で分類し、一人称ビデオを収集しました。
今後のボット侵入における重要なスキルの 1 つは、配線です。
企業は、人工知能に必要な大規模なデータセンターの構築を支援するために、トンネル空間に侵入し、ポートを識別し、ケーブルを接続できるロボットを望んでいます。 Encord は、オペレーターが一日中青いケーブルをペニーサイズのソケットに差し込んでいる実際のデータセンターのサーバー ラックを複製しました。
多くの企業がこのビジネスに参入しています。メタ支援を受けた Scale AI とパロアルトを拠点とする Micro1 がこの分野の主要企業です。中国には国営のロボットデータ収集施設が 40 か所以上あり、現場では数百人の人間がロボットの現実世界での動き方をシミュレートしている。
マサチューセッツ州ウォータータウンでは、チューター・インテリジェンスが 100 ロボット 交通データを収集するための専用施設。そのロボットアームは工場で働くように訓練されており、メキシコ、フィリピン、ボストンにまたがる人間のチームによって制御されている。これは、今年後半にリリースされる彼のロボット、ソニーを訓練するためでもあります。
Elaine Batchelor は Encore ロボットを使ってボルトとナットを仕分けします。
（ポール・クロダ／フォー・ザ・タイムズ）
「私たちは、初期インテリジェンスを初期化するためにデータ ファクトリを構築しました。 ソニー Tutor の共同創設者、Josh Greenstein 氏は次のように述べています。同社のリモート オペレーターのうち 10 人はボストンに拠点を置き、残りは海外からのオペレーターです。
遠隔操作は人型ロボット ビジネスに不可欠な部分であることが証明されています。米国よりも賃金がはるかに低い国で遠隔操作員を雇うことは、理論的には、別の国にある人間が制御するロボットが米国人が作業を行う場合に比べて数分の一のコストで作業を実行できることを意味する可能性がある。
今月、サンフランシスコに人型ロボットの清掃サービスが呼び掛けられた ギャツビー メキシコの遠隔オペレーターを使用した米国の住宅清掃ロボットを完成。
Gatsby の共同創設者である Aron Frischberg 氏は、このテクノロジーはまだ進化しているが、初期段階にあるということは、Gatsby がより多くのトレーニングを受けていることを意味すると述べました。
「明らかに、問題が起こっている」と彼は言った。 「手や腕の動きを正確に把握して何かを掴むのは本当に難しいです。」
アンコールの共同創設者ウルリク・ハンセン氏は、今後３カ月以内にヘイワードの施設に電話オペレーションセンターを設立すると述べた。より多くのロボットが配備され、ますます高度なタスクを習得しても、依然として人間が時々遠くから引き継ぐ必要があります。
「彼らが物事を誤った場合には、例外的な治療が必要になるだろう」と彼は言った。
何百人もの電話交換手は、システムがどこで成功し、どこで故障し、必要に応じて介入するかを学びます。ハンセン氏は、こうしたパターンが発見されれば、テレビ事業をより安価な海外や中西部に移転できると述べた。
ヘイワードに戻ったフローレスさんは、ロボット アームにコーヒーを注ぐ新しい課題を作成しました。彼はコーヒーマシンの周りのカウンターにあるものを変更し、マグカップを別の場所に移動しました。ロボットを訓練するには多くの知識が必要だと彼は言う。
「多くの人は簡単なことだと思うだろうが、それはばかばかしいことだ」とフローレス氏は語った。 「確かに、ここには思考があります。実際、批判的思考があります。」
