ロボットスタートアップの3つの真の成果

テッククランチイベント

ヒュンダイによるボストン・ダイナミクスのその後の買収には、いくつか疑問符が付けられていました。自動車メーカーはボストン・ダイナミクスの事業内容に必ずしも合致するとは言えませんが、今週発表されたボストン・ダイナミクスAI研究所は、この事業にとって興味深く、そして将来有望な展開と言えるでしょう。研究は常に同社の事業の大きな部分を占めており、新施設は4億ドルの投資によって、同社に潤沢な資金とリソースを提供します。これは、フォードが最近自社のミネソタ大学施設に投資した金額の何倍にも相当します。

最も興味深いのは、BDの創業者で元CEOのマーク・ライバート氏がこの研究所を率いることです。「私たちの使命は、今日存在するものよりも賢く、機敏で、知覚力が高く、安全な未来世代の高度なロボットとインテリジェントマシンを開発することです」と、ライバート氏はこのニュースに関連したリリースで述べています。「この研究所のユニークな構造、つまり、基礎的なソリューションに重点を置いた優秀な人材と、継続的な資金提供と優れた技術サポートによって、より使いやすく、生産性が高く、より幅広いタスクを実行でき、そして人とより安全に作業できるロボットの開発に貢献します。」

Googleの買収失敗（そして同時期にアンディ・ルービンの指揮下で起きた他の複数の買収失敗）を受けて、この分野での同社の取り組みがどのように進んでいるかを確認する価値はある。私のこの分野に関する記事は、主にAlphabet Xの卒業生に焦点を当ててきた。最も目立っているのは（今のところ）ドローン配送サービスのWingだが、ロボット工学ソフトウェア企業Intrinsicからも興味深い成果が生まれ始めている。

昨年、当研究所が開発中の有望なソフトロボット外骨格「Smarty Pants」にもコラムスペースを割きました。3月には、作物データ収集を目的とした自律走行ローバー「Project Mineral」のプレビュー版も公開されました。具体的には、植物の表現型解析に取り組んでいます。同社は次のように述べています。

今日、ほとんどの研究者が植物の表現型解析を行う際、圃場を注意深く歩き回り、ノート、ペン、定規を使って植物の様々な形質に印をつけます。しかし、豆の鞘の中に何個の豆が入っているか、葉の長さはどれくらいか、花は何個咲いているかを目視で確認することを想像してみてください。さらに、毎週、夏の暑い中、何千もの植物に対して手作業で同じ作業を行うとしたらどうでしょうか。これが表現型解析のボトルネックなのです。

この課題を解決するため、ミネラル社はアライアンスの研究者たちに、より多くの実験を行い、より多くの作物特性を発見するためのツールを提供してきました。昨年、ミネラル社のローバー（現地チームから「ドン・ロベルト」の愛称で呼ばれています）は、フューチャー・シーズ社外の試験圃場をゆっくりと走行し、豆類の植物一つ一つの画像を撮影し、機械学習を用いて葉数、葉面積、葉色、花数、株数、莢の大きさなどの特性を特定してきました。ローバーは圃場のすべての植物に対してこれを継続的に行い、それぞれの植物の位置を正確に把握しているため、1週間後に再び現場に戻り、植物の状態を報告できます。

今週、ハジェがGoogle社内のロボット工学部門を訪問できたことに、少し嫉妬した様子です。彼は、Xの卒業生仲間と共同で行った作業について、その体験を綴っています。彼はこう説明しています。

スピードと精度も大切だが、グーグルがロボット研究所で本当に解明しようとしているのは、人間の言語とロボット工学の交わる部分だ。人間が使う自然言語をロボットが理解するレベルにおいて、グーグルは目覚ましい進歩を遂げている。「ちょっと時間のある時に、カウンターから飲み物を取ってきてもらえますか？」というのは、人間に尋ねるかなり単純な要求だ。しかし機械にとっては、この発言は多くの知識と理解を、一見たった一つの質問に凝縮している。詳しく見てみよう。「ちょっと時間のある時に」は、全く意味をなさず、単なる比喩表現である場合もあれば、ロボットがやっていることを終わらせるようにという実際の要求である場合もある。ロボットがあまりにも文字通りに解釈している場合、「飲み物を取ってきてもらえますか？」に対する「正しい」答えは、ロボットが「はい」と答えるだけかもしれない。飲み物を取ってくることはできるし、それができるという確証も得られる。しかし、ユーザーであるあなたは、ロボットに明示的にそれを頼んでいないのだ。さらに、もっと細かく言うなら、ロボットに飲み物を持ってくるように明確に指示したわけではありません。

総じて言えば、ロボット工学やAI関連の企業を社内で立ち上げるという選択肢は十分にあると思います。もちろん、アルファベットやグーグルのようなリソースを持つ企業はごくわずかです。そして、たとえグーグルのような時間と資金、そして忍耐力があったとしても、そうした取り組みが実際に成果を上げるには、まだ時間がかかりそうです。

一方、Xiaomiの取り組みには大きな疑問符が付く。今のところ、同社のロボット工学への取り組みはSamsungに似ているように見える。ロボット掃除機で一定の成功を収めているものの、現時点では同社の取り組みが単なる見せかけ以上のものだと信じる理由はあまりない。昨年発表されたSpotに似たCyber​​Dogや、一部のスマートフォンと同時に発表された新型ヒューマノイドロボットCyber​​Oneもその例だ。デザインの観点から見ると、このロボットがテスラの未発表の取り組みと比較される理由は明らかだ。また、こうした二足歩行ロボットに何が期待されるのか、より現実的な期待感を与えてくれる。

今週の締めくくりとして、興味深いスタートアップ企業からの資金調達に関するニュースをご紹介します。YC が支援する Mobot は、シリーズ A で 1,250 万ドルを調達しました。この企業は、開発者がアプリの問題をテストするのを支援するために設計されたロボットを開発しています。

「Applitools、Test.aiなどの企業が開発しているツールは、既存のエミュレートされたテストフレームワークを活用してモバイルアプリのテストを自動化しています。しかし、残念ながら、ソフトウェアベースのエミュレートされたテストでは、実際のハードウェアでのテストを正確に再現できないため、多くの欠陥が見逃されてしまうのが現実です」と、創業者のEden Full Goh氏はTechCrunchに語っています。「現在、Mobotはエミュレーターや自動テストの競合や代替品として位置づけているわけではありません。むしろ、私たちの目標は、誰もが依然として行わなければならない、そして今後5年から10年でデバイスの断片化が進むにつれてますます必要になるであろう、避けられない手作業による品質保証を置き換えることです。」

一方、コロラド州に拠点を置き、廃棄物分別ロボットゴミ箱「TrashBot」を開発するクリーンロボティクス社から独占取材を受けました。同社は、発生源でのリサイクル分別作業の改善を目的としたロボットの拡充を目指し、シリーズAで450万ドルを調達しました。

「リサイクルのルールは分かりにくく、消費者は往々にして混乱し、リサイクルの精度が偶然よりも低くなってしまうため、リサイクル材が高度に汚染され、誰も買い取ってくれない状態になっています」とCEOのチャールズ・ヤップ氏は指摘する。「当社のシステムは、埋め立て処分量を削減し、リサイクル材の増加と廃棄物の削減を実現します。」

ある人にとってのアクチュエータは、別の人にとっては宝物です。