ロボットAIアルゴリズムエンジン、具身知能の「思考コア」

SoraMindzおよびそのパートナーは、アルゴリズム体系を「具身ブレイン」コンセプトとして構築し、エンジニアリングおよび実運用への応用において常に革新を続けています。現在、具身知能はモデルの汎化能力不足、データ量の不足、高性能計算資源の制約などの課題に直面しており、これらの障壁を突破するために多くの日本の団体やユーザーと協力しています。

マルチモーダル融合知覚

視覚、音声、力覚など複数の感覚情報を特徴レベルで深く融合し、統一された環境理解表現を構築

核心

階層型意思決定アーキテクチャ

複雑なタスクを自動的にスキルシーケンスに分解し、具体的な動作指令に変換することで、高次指令から低レベル制御までのエンドツーエンドを実現

核心

シミュレーションから実機への移行学習

大規模シミュレーショントレーニングと少量の実機データによる微調整を組み合わせ、実機データ不足という産業上の課題を解決

核心

終身学習機構

ロボットは導入後も運用データから継続的に学習し、特定シナリオにおける性能を絶えず向上

核心

環境適応性

異なる照明条件、遮蔽、配置条件下でも安定動作

今後

対象汎化性

同一カテゴリの物体の形状、サイズ、素材の変化に対して高いロバスト性

今後

組み合わせ拡張性

スキルの柔軟な組み合わせやパラメータ調整をサポートし、新しいアプリケーションを迅速に構築可能

今後

その他の機能

パートナーとともに、業界で最も豊富なロボット原子スキルライブラリを構築します。

今後