Hugging Face社は、実世界のロボット工学アプリケーション用に学習された新しい機械学習モデル、LeRobotを発表した。LeRobotはプラットフォームとして機能し、データ共有、視覚化、高度なモデルのトレーニングのための多用途ライブラリを提供する。
LeRobotは、PyTorchで実世界のロボット工学のためのモデル、データセット、ツールを提供することを目指している。その目的は、ロボット工学への参入障壁を低くし、誰もがデータセットと事前学習済みモデルを共有することで貢献し、恩恵を得られるようにすることだ。
以前テスラ社で科学部門の責任者を務め、現在はHugging Face社で働いているRemi Cadene氏は、自身のXアカウントで次のように述べている。
ロボット工学にとってのLeRobotは、NLPにとってのトランスフォーマーライブラリーのようなものです。
LeRobotは、事前に学習されたモデルを提供し、物理シミュレータとシームレスに統合することで、プロジェクト開始を簡素化する。最近、AlohaTransferCube環境で評価され、オリジナルのACTリポジトリで学習された同様のモデルと比較された。500のエピソードから得られた結果は成功率を示しており、性能に関する貴重な洞察を提供している。
同様に、LeRobotはPushT環境で評価を受け、オリジナルのDiffusion Policyコードで学習させたモデルと比較された。この評価には500エピソードにわたる成功指標も含まれており、実世界のシナリオにおけるLeRobotの能力を包括的に理解できる。
LeRobotは、基本的な教育用アームから研究環境における洗練されたヒューマノイドまで、様々なロボットハードウェアに対応できるように設計されており、あらゆるタイプのロボットを制御できる適応性の高いAIシステムを提供することで、ロボットアプリケーションの汎用性と拡張性の向上を目指している。
LeRobotはGitHubでオープンソースとして運営されており、より広いコミュニティにパワーとイノベーションを分散させることを目指している。Hugging Face社によると、LeRobotを自由に提供することで、開発者、研究者、趣味人の世界的な参加を促し、AIロボット工学の進歩に貢献し、その恩恵を受けることを目的としている。
LeRobotの発表は、AIとロボット工学のコミュニティで大きな熱狂を巻き起こした。メンバーからのXへの投稿でこう叫ばれた。
ロボットブームを始めよう！
一方でこのように宣言された。
ロボット愛好家にとってのオープンソース天国だ！
LeRobotが提供するデータセットは、ロボット工学の幅広いシナリオとタスクをカバーしている。これらのデータセットには、物体の挿入や移動、移動の課題、さまざまな物体の操作といったタスクのシミュレーション環境が含まれている。例えば、aloha_sim_insertion_human_image やaloha_sim_transfer_cube_scripted_imageのように、人間が誘導する動作やスクリプトによる移動に焦点を当てたデータセットがある一方、aloha_static_batteryやaloha_static_candyのように、静的な物体を扱うデータセットもある。さらに、xarm_push_medium_replay_imageや xarm_lift_medium_imageなど、腕の動きや操作に関するデータセットもある。これらのデータセットは、実世界のロボット工学アプリケーションでAIモデルを学習・テストするための貴重なリソースとなる。
LeRobotは、ロボット開発を簡素化する可能性を秘め、貢献者の参入障壁を下げることに尽力しているため、ドキュメント、ハードウェアの互換性、パフォーマンスに関していくつかの考慮点はあるものの、有望なリソースとなっている。