Noitom Roboticsと香港大学、Embodied AIに向けた新たなデータエコシステム構築で提携
業界を代表する先見者たちの集結
調印式および新たな共同研究所の除幕式には、学術界と産業界の主要人物が出席しました。
本提携を代表して出席したのは、Noitom Robotics共同創業者兼VPのTang Xinmin博士、香港大学計算・データサイエンス学部（HKU CDS）学部長兼人工知能講座教授のYi Ma教授、そして香港大学計算・データサイエンス学部副学部長兼准教授のPing Luo教授です。さらに、Unitree Robotics上級副社長兼上海支社長のLi Binjie氏、BrainCoのEmbodied Intelligence事業責任者であるZhang Zhige氏をはじめとする業界リーダーたちも列席し、この戦略的アライアンスの正式発足を見届けました。
Noitom Robotics：データを共有資産へと変える
Embodied AIおよびヒューマノイドロボティクス分野に向けたデータ中心企業として、Noitom Roboticsは、スケーラブルなデータ取得、処理、提供能力の構築に注力しています。その使命は、ロボットに学習可能で再利用可能な現実世界の経験を提供することです。
「私たちはロボットを作るのではなく、ロボットをより賢くするのです。」
基調講演の中で、Tang Xinmin博士はNoitomの役割を主要な**「データインフラ・プロバイダー」**と定義しました。データは今や業界にとって不可欠な「燃料」となっていますが、Tang博士は、マルチモーダル品質管理やデータアライメントにおいて依然として大きな課題が残っていると指摘しました。
「Embodied AIにおける次の競争段階は、エコシステム・エンジニアリングの競争です」 とTang博士は強調しました。
「香港大学との提携を通じて、定量化可能なベンチマークを構築し、業界全体に恩恵をもたらすオープンソースのデータ資産に貢献したいと考えています。」
今回の協業は、以下の3つの中核的な柱に焦点を当てます。
1. Hardware-In-The-Loop検証： 物理的なロボットプラットフォーム上でアルゴリズムを検証し、知能が工学的実践に根ざしたものであることを確保する。
2. 効率化されたパイプライン： Noitomの高精度モーションキャプチャにおける技術的優位性を活かし、「データ–学習–評価」の機能パイプラインを統合する。
3. 標準化ベンチマーク： データセットの共同開発と技術チャレンジの開催を通じて、AI技術の収束と進化を推進する。
Yi Ma教授：知能をスクリーンの向こうから現実世界へ
挨拶の中で、Yi Ma教授は、新設研究所の研究重点として、次世代の**「ホワイトボックス」ニューラルネットワーク・アーキテクチャとワールドモデル**を挙げました。
「私たちは、知能をスクリーンの向こう側から現実世界へと移さなければなりません。最後の1ミリ、あるいは1センチの相互作用にこそ、私たちの現実に真に影響を与えるAIがあります。」
Ma教授はまた、学術界の責任は教育にとどまらず、未来を定義し、いまだ達成されていない課題を見極めることにあると強調しました。
「私たちは前を向き、最も困難な問題に挑まなければなりません」 と述べています。
Noitom Roboticsとのこの深い協業を通じて、Ma教授は、この地域のAI分野を単なる参加者から世界的リーダーへと押し上げ、フィジカル・エージェント、そして**「Physical Intelligence」**の未来を定義していくことを期待しています。
今後に向けて：未来を支えるデータ基盤
この戦略的パートナーシップの始動により、Noitom Roboticsと香港大学上海インテリジェント・コンピューティング研究所は、**「相互補完の強み」と「協働によるイノベーション」の原則のもとで運営されます。Noitom Roboticsは今後、「データインフラ」の構築者、「システムエンジニアリング」能力の提供者、そして産業エコシステムの「共同推進者」**という3つの役割を担います。世界トップクラスのモーションキャプチャおよびヒューマン・コンピュータ・インタラクション技術を活用し、Noitom Roboticsは、Embodied AIの恩恵を産業界および社会全体にもたらす、オープンで共有可能なデータエコシステムの育成を目指します。
Noitom Robotics
Noitom Roboticsは、Embodied AIのためのデータインフラ企業です。私たちは、現実世界における人間の活動を、モーション、ビジョン、インタラクション信号を含む、同期された学習可能なマルチモーダルデータセットへと大規模に変換するエンドツーエンドのパイプラインを構築しています。取得、ラベリング、品質管理、ガバナンスを標準化することで、NRは、異なるロボット形態間で学習スキルを転移させるクロス・エンボディメント課題を含め、ロボット知能の発展を妨げるデータボトルネックの克服を支援します。私たちの使命は、高品質なEmbodied Dataをアクセス可能で、スケーラブルかつ実運用水準のものにすることで、より高性能なロボットの迅速かつ安全な導入を実現することです。
www.noitomrobotics.com
