概要
Figure AIは2026年9月17日、ヒューマノイド向け神経ネットワーク「Helix 2.5」を発表した。事前にデータを収集していないベイエリアの住宅30軒で、片付けやタオル畳みなど3種類の作業を実演した。
详细事实
未収集環境で3種類の家事を実演
Figure AIは現地時間2026年9月17日、ヒューマノイド向けの新しい神経ネットワーク「Helix 2.5」を発表した。同社は、人間の行動データセット「Index」で事前学習した基盤モデルから、リビングの片付け、タオル畳み、ベッドメイキングの3種類の行動を派生させた。事前のデータ収集を行っていないベイエリアの住宅30軒にロボットを持ち込み、これらの作業を人の手を借りずに実演したとしている。
查看出处 ↗事前学習の有無による比較結果
Figure AIの公表値では、タスク固有のデータ、アーキテクチャー、学習方法、評価方法をそろえた比較で、Indexによる事前学習を加えた場合、未知の環境での作業成功率は9％から56％に上がった。同社はまた、Helix 02の代表的な行動と比べ、タスク固有のデータ量を半分に抑えながら、行動範囲を30倍に広げたとしている。これらは同社が発表した比較結果であり、独立した検証結果としては本文に示されていない。
查看出处 ↗独自観点のコメント
今回の発表の焦点は、作業場所ごとにデータを集める方式から、人間の行動データで事前学習したモデルを未知の住宅に適用する方式へ進める点にある。30軒での実演は、物流拠点などに比べて家具や配置のばらつきが大きい家庭環境を評価対象にしたものといえる。
一方、成功率やデータ量、行動範囲の比較はFigure AIの公表値であり、住宅ごとの成績や失敗条件、第三者による再現性は本文から確認できない。したがって、実演と公表指標は汎化性能を示す初期材料として捉え、家庭での継続運用や多様な作業への適用実績とは区別する必要がある。
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出处
- 媒体报道 ロボスタ — 阅读原文 ↗