Physical AI Lab // 第 0.2 話 // 小テスト

なぜいまなのか？

データ、モデル、計算力。三本の曲線がそろって上向く

01「なぜこの数年で、ロボットが急に手を動かせるようになったのか」。動画の中心となる答えは？まったく新しいモーターが現れ、ロボットが一気に器用になったロボットのアルゴリズムが急に賢くなり、データがいらなくなったデータ、モデル、計算力の三つが、同じ時期にそろって育った学習の計算量が年に4〜5倍伸び、計算力だけで十分になった

022023年より前は、どの研究室も自分のロボットのデータを少しずつためるだけでした。Open X-Embodiment の論文が直接取り組んだ問題は？ロボットのデータに動きのラベルがなく、モデルが学べないデータが研究室やロボットごとに散らばり、どれも小さい実機のデータは危険なので、仮想の世界で集めるしかない人の映像が多すぎて、関係ない部分をまず取り除く必要がある

03大量の画像と文章を見てきた大きなモデルで、ロボットアームを直接動かしたいとします。RT-2 の考え方でいちばん大事な一歩は？動きも「単語」の列にして、画像を見たモデルに直接言わせるアームにカメラを何台も足して、モデルがよく見えるようにするネットの画像と文章をやめ、シミュレーションだけで学び直す人が裏で遠隔操作し、モデルは何をしているか説明するだけ

04「最先端モデルの学習計算量は年に4〜5倍伸びている。だからロボットに載るチップも毎年4〜5倍速くなる」。どこがおかしいですか？おかしくない。二つはもともと同じ一本の曲線だ数字の覚えちがいで、統計では年に7.5倍となっているその統計は人型ロボットだけで、ほかの形は含まない最先端モデルの学習の統計で、ロボットのチップではない

05メーカーによると、新しいロボット用計算モジュールは特定の精度でピーク性能が前の世代の7.5倍です。ロボットの作業が実際どれだけ速くなったか知るには、次に何をすべきですか？そのまま7.5倍として、作業の完了時間を計算する同じ作業と条件で、遅延と結果を実際に測るデータセンター全体の計算力に換算して比べる学習計算量の年間の伸びから、速さを推定する