ミライビット株式会社は2026年9月7日、フィジカルAIの研究開発を本格的に開始したと発表した。
実際のロボットを動かして得られる実機データを蓄積し、AIモデルの学習・評価から実機検証までを一貫して進める体制を整えた。
OpenArm v2で操作データを収集
ミライビットは、ロボットが視覚や言語による指示をもとに現実の環境で自ら作業を実行できるフィジカルAIの実現を目指している。AIモデルの開発だけでなく、実際にロボットを動かしてさまざまな作業を通じて得られる実機データを蓄積することが重要だとしている。
現在は、オープンソースの双腕ロボット「OpenArm」を用いた遠隔操作環境を構築し、ロボット操作データの収集を開始した。収集したデータはAIの学習・評価に活用し、実機での検証までつなげる研究開発を進めている。
ヒューマノイド「Unitree G1」も開発環境に導入
ミライビットは、ヒューマノイドロボット「Unitree G1」も開発環境に導入した。双腕ロボットからヒューマノイドまで、さまざまなロボットへの展開を見据えている。双腕ロボットで培ったデータ収集・AI開発の技術を、将来的にはヒューマノイドを含むより汎用的なロボットへ展開していく方針だ。
今後は実機データ収集環境の構築支援にも展開
今後は実機データの収集・学習・評価を継続し、フィジカルAIを実際の現場で活用できる技術へと発展させていく考えを示した。あわせて、企業・大学・研究機関に向けて実機データ収集環境の構築支援や、フィジカルAIに関する研究開発・PoCにも取り組んでいくとしている。
ロボスタオンラインセミナー情報
フィジカルAIに重要な「学習データ」 知能化ロボットの最前線
ロボスタでは、ヒューマノイドやAIロボットの進化を支える「学習データ」をテーマに、オンラインセミナー「フィジカルAIの『学習データ』はどう作る？ APTO高品氏が語るフィジカルAI時代のデータ戦略と社会実装」を10月7日（水）に開催します。
講演では、「フィジカルAIになぜ学習データが重要なのか」といった基礎から、VLAや模倣学習、テレオペレーションによる実世界データの収集、アノテーション、シミュレーションや合成データの活用まで、フィジカルAIの学習データがどのように作られるのかをわかりやすく解説していただきます。
さらに、実際のユースケースや社会実装に向けた取り組みを紹介します。NVIDIAやAWSとの連携など、フィジカルAI時代に求められるデータ基盤やエコシステムのあり方、今後の可能性についても深掘りします。
ロボットを賢くするための「データ」は、どこから集め、どう作り、どう活用していくのか。フィジカルAIの社会実装を「学習データ」の視点から考えるセミナーです。ぜひ、ご参加下さい。
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「触覚」のAIロボット最新研究と実装の最前線
ロボスタでは、AIロボット実装の鍵を握る最新技術のひとつ「触覚・力覚」をテーマに、オンラインセミナー「ロボットは「触覚」で進化する ヒューマノイド・フィジカルAI時代のハプティクス最前線」を9月17日（木）に開催します。
講演では、「人間の触覚・力覚とは何か」「ロボットに触覚はなぜ必要なのか」といった基礎から、視覚AIとの融合、遠隔操作やテレオペレーションとの関係、医療・介護・製造分野への応用、さらにはヒューマノイドやフィジカルAI時代における触覚技術の役割まで、最新の研究動向を交えながらわかりやすく解説していただきます。
後半は、柔軟ゴムセンサ「e-Rubber」の開発や実証実験、「身体性AI」やロボットへの応用事例等をご紹介。
大学等における最先端研究と、企業による社会実装の両面から、触覚技術の現在地と今後の可能性を深掘りします。ぜひ、ご参加下さい。
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