Lumos NexCore - Luming Robotics社が発表した、身体化された知能進化エンジン - AiBoss

Lumos NexCoreとは何ですか？

Lumos Roboticsが開発したLumos NexCoreは、産業用途向けのスキル基盤として位置づけられた、具現化された知能進化エンジンです。Lumos NexCoreは、データ資産、モデルのトレーニング、評価と検証、スキル管理、ロボット操作をプラットフォームサービスに統合し、ロボットスキルを、手作業によるワークショップ型の開発から、トレーニング可能で再利用可能、かつ継続的に反復可能な資産へと変革します。これらのスキルはクラウドサービスのように呼び出し、検証することができ、具現化された知能を単一ポイントのデモから大規模な産業用途へと展開することを可能にします。

Lumos NexCoreの主な機能

データ資産プラットフォームこれは、実データ、シミュレーションデータ、ビデオデータのコレクションを統合し、各データを検索可能、注釈付け可能、再利用可能にすることで、スキル生産における原材料の問題を解決する。
モデルトレーニングプラットフォーム管理されたトレーニングプロセス：タスクのオーケストレーション、パラメータの最適化、およびプロセス追跡。顧客は独自のアルゴリズム環境を構築することなく、ワンクリックでモデルトレーニングを開始できます。
評価と検証多次元的な評価と能力診断を通じて、モデルのパフォーマンスは定量化可能で再現可能な受容証拠へと変換され、スキル品質の検証が可能となる。
スキルマネジメント学習済みモデルを、そのコード、パラメータ、実行戦略とともに、展開可能でバージョン管理が可能で、様々なシナリオで再利用可能なスキルユニットとしてパッケージ化する。
ロボット操作実機に接続し、実行状況、ログ、および価値の高いサンプルをプラットフォームに自動的にフィードバックすることで、次のトレーニングとスキル反復を促進します。
自然言語配列ユーザーはタスクの目的を口頭で説明するだけでよく、プラットフォームがその後のデータ準備、トレーニング、および展開プロセスを自動的に手配します。

Lumos NexCoreの技術原理

閉ループフライホイール機構このプロセスは、実際のロボットがタスクを実行する→新しいデータと障害サンプルを生成する→データがプラットフォームにフィードバックされる→モデルの再学習と最適化が行われる→新しいスキルが生成される→実行のためにデバイスにデプロイされる、という流れで構成されます。この継続的なデータループを通じて、ロボットの能力は実際の運用環境で進化していきます。
プロジェクトベースのシステムに代わるプラットフォームベースの選択肢従来のロボットスキル開発は「ワークショップ形式」のプロセスであり、新しいシナリオに遭遇するたびに、データ収集、トレーニング、パラメータ調整、展開、修正といったプロセスが繰り返されます。NexCoreはこのプロセスを標準化し、外部委託することで、エンジニア個々の経験に依存するスキル開発を、観察可能で追跡可能なプラットフォームサービスへと変革します。
スキル資産化このモデルは、コード、パラメータ、実行戦略を含む「スキルユニット」としてカプセル化されており、シナリオ間で再利用したり、バージョン管理したり、継続的に反復したりすることができ、クラウドサービスのように呼び出すことができます。
有効なデータスケーリングNexCoreは、単にデータ収集時間を長くすることとは異なり、有効なデータ量を重視します。つまり、タスクの分布を網羅し、失敗したサンプルと回復したサンプルの両方を含み、ロボット間で転送可能で、モデルの成功率を真に向上させることができるデータのことです。その根底にあるスケーリング法則は、「データ量」ではなく「タスク経験」に基づいています。
形態学的分離このプラットフォームは特定の組織に縛られることなく、そのコア技術スタックは移植可能で再利用可能です。ハードウェアの形態はタスクの制約によって決定されますが、「頭脳」（モデルとスキルシステム）は統一されているため、シナリオを問わず機能を再利用できます。

Lumos NexCoreの使い方

トライアルのお申し込みは、builder@lumosbot.techまでメールをお送りください。タスクの目的を自然言語で記述していただければ、プラットフォームがデータ準備、モデルトレーニング、評価と検証から複数マシンへの展開まで、プロセス全体を自動的に完了させ、実環境での運用を通じて継続的にスキルを反復・最適化します。

Lumos NexCoreの主な利点

閉ループ進化データ、トレーニング、評価、スキル、機器操作といった一連のプロセス全体を連携させ、ロボットが実世界の運用において継続的に自己改善を行えるようにする。
参入障壁の低い開発このシステムは、タスクの目的を自然言語で記述することをサポートし、後続のプロセスを自動的に調整するため、ビジネスに精通した個人がアルゴリズムチームを必要とせずにスキル開発に参加できる。
スキル資産化プロジェクトごとのカスタマイズからプラットフォームベースのアクセスへの変革を実現するために、モデルを公開可能、再利用可能、かつバージョン管理可能なスキルユニットにパッケージ化する。
ハードウェア分離LuMingエコシステム内外の様々なロボット本体に対応しており、ハードウェアの形状に制約されることなく、スキルをすぐに訓練して使用することができます。
業界認証三菱電機などの実際の生産ラインを基に開発された同社の主力製品であるPrime R0は、MolmoSpacesのゼロサンプル評価において世界第1位を獲得した。
有効なデータスケーリング進化は、単にデータの量ではなく、タスクの経験によって推進され、タスクの分布、障害サンプル、マシン間移行などに関する実価値データが重視される。

Lumos NexCoreと類似製品の比較

比較対象寸法	Lumos NexCore	NOKOV ShadowEngine
製品ポジショニング	業界特有の「スキルインフラ」により、クラウドサービスのようにロボットの機能にアクセス、トレーニング、検証することが可能になる。	動作取得、データ管理、方向転換、遠隔操作、トレーニング、検証といった一連のプロセスを統合した、エンドツーエンドのロボットAIトレーニングプラットフォーム。
コアアーキテクチャ	主要な5つのモジュールは、データ資産、モデルトレーニング、評価と検証、スキル管理、およびロボット操作である。	ShadowEngineの6つのモジュール：収束、ソース、翻訳、リモートコントロール、トレーニング、およびエクスペリエンス
データ閉ループ	実データ、シミュレーションデータ、ビデオデータの統一的なインデックス作成をサポートし、実機操作からの自動的なデータ再フローによって反復処理を促進します。	マルチモーダルデータはリアルタイムで集約および同期され、Sim2Realクローズドループ検証が実行され、実機データがトレーニングプラットフォームにフィードバックされる。
スキル再利用	このモデルは、公開可能で再利用可能かつバージョン管理可能なスキルユニットとしてパッケージ化されており、シナリオを跨いだ呼び出しをサポートしています。	1000時間以上の標準化された人体動作データを提供し、バッチシミュレーションと専門家向けトレーニングデータのエクスポートをサポートします。
ハードウェア適応	LuMingエコシステムおよびLuMing以外のエコシステムの様々なロボットと互換性があり、特定の脳やホストに縛られません。	Unitree G1などの主流のヒューマノイドロボットと既に互換性があり、URDF/MJCFオープンインターフェースを介した迅速なアクセスをサポートしています。
使用しきい値	タスクの目的を自然言語で記述するだけで、プロセス全体を自動的に調整できるため、独自のアルゴリズムチームを構築する必要がなくなります。	光学式モーションキャプチャ装置とシミュレーション環境の使用が必要であり、研究チームやロボット企業を対象としている。

Lumos NexCoreの応用シナリオ

科学研究実験これは、大学や研究機関に対し、データ収集からスキル展開までを網羅する包括的な研究プラットフォームを提供し、具現化された知能アルゴリズムの反復開発を加速させる。
工業生産工場生産ラインにおける品質検査、物流、取り扱い、積み下ろしなどの業務を遂行し、実際の運用データを通してスキルを継続的に向上させる。
ビジネスサービスホテルやビルなどのシナリオにおける「集荷・輸送・配送」の全プロセスをサポートし、様々なタスクへの迅速な適応と展開を可能にします。
文化・娯楽展示これは、ロボットのパフォーマンスやインタラクティブな展示のための、振り付け可能で反復可能なスキルアセットを提供し、複数のハードウェア形態の再利用をサポートします。