ボストン・ダイナミクスとトヨタ研究所（TRI）は最近、電動人型ロボットAtlasにAI技術を導入する連携計画を発表しました。両機関の連携では、TRIが取り組む大規模行動モデル（LBMs）に関する研究を活用します。LBMsはChatGPTなどでおなじみの大規模言語モデル（LLMs）と同様の仕組みで動作します。昨年9月、私たちはTRIのベイエリアキャンパスを訪問し、ロボット学習における成果について学びました。TR

トヨタ総合研究所とスタンフォード大学は共同で、2台のトヨタSupraスポーツカーに人工知能を導入し、フォーミュラカーのようなタンデム走行を実現するドリフト技術を開発しました。この革新的な技術は、見事なパフォーマンスを示すだけでなく、乗用車の安全システム構築における画期的な進歩でもあります。AIシステムにより、極限状況下でもドライバーが車両をより適切に制御できるようになり、1秒間に最大50回もの問題解決と分析を行い、最適なステアリング、スロットル、ブレーキ操作を迅速に決定します。サーキットテストでは、このシステムはリアルタイム通信を通じて正確な制御を実現しました。

トヨタ研究所は、生成AIを用いてロボットに朝食調理をさせることに成功しました。コーディング不要で、ロボットは触覚センシングを通じて60以上の複雑なスキル（液体の注ぎ方、道具の使い方、変形物の操作など）を学習しました。2024年末までに1000以上の新たなスキルを習得させ、教えられていないタスクも観察して実行できることを目指しています。触覚センサーによる知覚能力の付与により、複雑な作業の効率が向上しました。トヨタは他の企業と協力してAIロボットのトレーニング技術を研究しており、将来的には詳細な指示なしにタスクを実行できるロボットの実現を目指しています。