NECが物流倉庫向けロボAI、「世界モデル」応用で人手作業代替可能に

開発を手掛けたNECデータサイエンスラボラトリー主任研究員の大山博之氏は、従来のロボット向けAIとの違いについて、「これまでは教師データを使い、あるデータに対してパターン認識を実施して、現在の状況を把握するものだった。一方、世界モデルは、AIが試行錯誤を繰り返して実世界の構造を学習・理解し、想像力を獲得するものだ」と説明する。 強化学習では膨大な時間が必要 現状、ロボット導入における大きな課題は、ロボット向けに整備された環境で動作を定型化して稼働させる必要があることだ。量産工場の生産ラインなどでは導入が一般化している一方で、様々な形状や荷姿の物品を扱い、さらに棚のレイアウト変更が頻繁に起きる物流倉庫などでロボット導入があまり進んでいないのはこのためだ。 こうした環境では、人間なら無意識にできることが、実はロボットにとっては難易度が高い。例えば棚から不規則に置かれた物品を取り出すピッキング作