現場で動く。​知恵を集める。

Tezjnは、すでにあるインフラの中で行われる熟練作業のためのフィジカルAIを開発しています。半導体工場や倉庫で働くモバイルマニピュレーターやロボットハンドから、宇宙のロボティクスまで。ロボットは遠隔の通信を待たずに現場で動かなければなりません。それでも、新しいタスクやロボットの機体ごとに、データ・学習・検証が必要です。私たちがつくっているのは、一台一台が自ら動き、すべてのロボットが共に賢くなっていくための学習です。

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クリーンルーム内のモバイルマニピュレーターのコンセプトイラスト。

熟練の作業。既存のインフラ。

開発中のデモ。

開発したモデルのサンプルで、すべてシミュレーションです。

ロボットが​ロボットを​つくる。

シミュレーションの中で、ロボットアームがSO-101ロボットアームを1工程ずつ組み立てます。

モーター4を前腕へ2倍速
モーター4の1本目のねじ2倍速
グリッパーをモーター5へ2倍速
ここまでのアームカメラ周回

超軽量モデル。

ロボットハンド。1,400万パラメータ。

学習データにない物体
学習データにない人物の動作
学習データ内の動作
学習データ内の別の動作

このポリシーは、Webブラウザ上でリアルタイムに動かせるほど小さなモデルです。毎秒50回、両手首と40の指関節を動かし、物体をつかんで運び、置きます。映像は、ハンドがその作業を行う様子です。

人の手の動作データ:HO-Cap(Wang et al., 2024)、CC BY 4.0。

まずは、​ひとつの​現場業務で​実証を。

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