このブログ記事では、以下のことを学びます：
- ロボティクスAIとは何か、そしてなぜ市場で最も注目されるトレンドになりつつあるのか。
- 高品質なデータと専用SDKが業界の二大支柱である理由。
- ロボティクスAIソリューションを比較する際に考慮すべき重要な要素。
- これらの基準に基づいて選定・比較したトップ10ロボティクスAIライブラリ。
さっそく見ていきましょう！
TL;DR：最高のロボティクスAIライブラリ、SDK、ソリューションの要約表
以下のまとめ表で主要ロボティクスAIライブラリを一目で比較：
| ロボティクスAIライブラリ | ユースケース | 提供元 | 性質 | ライセンス | メインプログラミング言語 | GitHubスター数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Isaac | AMR、マニピュレーター、ヒューマノイド、知覚、運動計画、SLAM、ロボット学習、シミュレーション、導入 | NVIDIA | オープンロボティクスプラットフォーム（オープンソースコンポーネント + NVIDIA管理リソース） | ライブラリによって異なる | Python | 最大6,000以上 |
| LeRobot | 模倣学習、強化学習、視覚言語行動（VLA）、遠隔操作、データ収集、トレーニング、デプロイメント | Hugging Face | オープンソース | Apache-2.0 | Python | 21.4k |
| Intel Open Edge Robotics AI Suite | ヒューマノイド模倣学習、AMR、固定型ロボットの視覚と制御、知覚、運動計画、VLAタスク | インテル | オープンソースSDKおよびライブラリ | ライブラリによって異なります | Python | 84 |
| Bullet Physics SDK | 衝突検出、マルチフィジックスシミュレーション、強化学習、運動学、VR、ロボティクス | Erwin Coumans + コミュニティ | オープンソース | zlib | C++ (Pythonバインディング付き) | 14.2k |
| MoveIt Pro | モーションプランニング、衝突回避、マニピュレーション、マルチアームシステム、ビジョンガイド付きロボティクス | PickNik Robotics | ハイブリッド（商用プラットフォーム + オープンソース SDK） | BSD-3条項 | Python | 10 |
| Gymnasium-Robotics | 強化学習、マルチゴールタスク、操作、ナビゲーション、マルチエージェント設定 | ファラマ財団 | オープンソース | MIT | Python/TypeScript | 18 |
重要：ロボットAI開発にどのライブラリ、SDK、ソリューションを選択する場合でも、信頼できる高品質なマルチモーダルデータプロバイダーが必要です。Bright Dataは以下の点でサポートします：
- マルチモーダルAIデータパッケージ：AIモデルのトレーニングと微調整用に厳選されたデータセット。
- 無限の動画データ：ロボティクスAIシナリオに即対応可能な膨大な動画コンテンツ。
- アノテーションおよびラベリングサービス：モデル強化のためのテキスト、画像、動画、音声に対するスケーラブルで正確なラベリング。
ロボティクスAIとは？そしてなぜそれが次の大きなトレンドなのか！
ロボティクスAIとは、AIをロボットシステムに統合することを指します。その背景にある考え方は、機械が単に事前プログラムされた指示に従うだけでなく、動的な環境において自律的に知覚し、適応し、推論し、行動する能力を付与することです。
物理的なロボットハードウェアと、機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理などの認知AI技術を融合させます。ロボティクスAI分野は注目を集めており、既存企業やスタートアップが市場に参入しています。代表的な製品には以下があります：
- オプティマス（テスラ）：産業用・家庭用タスク向けAI搭載ヒューマノイド
- NEO（1X）：AI自律性と安全な人間との相互作用を備えた家庭用アシスタントロボット
- Electric Atlas（Boston Dynamics）：検査・研究・動的作業向け俊敏な産業用ロボット
- Figure 03（Figure AI）：産業自動化・物流向けAI駆動ロボット
- G1（Unitree Robotics）：物流・サービス産業向けコンパクトで効率的なロボット
市場予測は成長可能性を浮き彫りにしている。ゴールドマン・サックスはロボットAI市場が2035年までに280億ドルに達すると予測し、モルガン・スタンレーは2050年までに5兆ドル市場を予測している。これらの動向は、ロボットAIが産業と人間のイノベーションの次なる波を牽引する基盤技術であることを示している。
データとSDK：ロボティクスAIプロジェクト成功の二大基盤
AIモデルのトレーニング、あるいは特定タスクへの微調整は決して単純ではない。これらのモデルがロボットを制御したり物理世界と相互作用したりする必要がある場合、複雑さは指数関数的に増大する。この課題に対処するには、以下へのアクセスが必要だ：
- 知覚、ナビゲーション、操作を含むロボットアプリケーション向けにAIをトレーニングおよびデプロイするために特別に構築されたロボティクスAIライブラリとSDK。
- ロボティクスAIモデルのトレーニングを効率化し、実世界での性能と相互作用性を高めるために最適化されたマルチモーダルデータ（画像、動画、音声）。
効果的なロボティクスAIシステムの基盤として、この2つの柱を探求しましょう！
専用ロボティクスAIライブラリの必要性
ロボティクスAIライブラリは、知覚・意思決定・動作制御をリアルタイムで同期させる知能システム開発のための専門フレームワークです。
一般的なAIや機械学習ライブラリとは異なり、物理シミュレーション、センサーモデル、運動学、動作計画、ロボット固有の学習ワークフローを統合したツールキットです。ロボティクスAIツールは、感覚入力と物理的実行の間のギャップを埋め、ロボットが環境を動的にナビゲートし相互作用することを支援します。
ロボット工学は物理世界で動作するため、エラーの代償が大きく制約が絶対的なこの分野において、これらのツールは不可欠です。パイプラインを標準化し、ハードウェアやシミュレーターと緊密に統合することで、開発時間を大幅に短縮し、高度なロボットAIを大規模に構築・テスト・展開することを現実的なものにします。
Bright Data：ロボティクスAIのための最適なデータプロバイダー
ロボットAIライブラリやツールキットがどれほど強力であっても、モデルの性能とシステムの信頼性は、最終的にトレーニングと基盤形成に使用されるデータの品質に依存します。ロボットは物理世界で動作するため、知覚エラー、不完全な文脈、偏ったトレーニングデータは、直接的な動作失敗、安全リスク、脆弱な動作を引き起こす可能性があります。
現代のロボティクス人工知能システムは、現実環境、エッジケース、ロングテールシナリオにおいて視覚-言語-行動モデルを訓練するために、最新かつ多様なマルチモーダルデータに依存しています。この基盤がなければ、最も先進的なシミュレーション、計画、制御スタックでさえ、実世界での展開時に性能が低下します。
ここにこそ、Bright DataがロボティクスAIの重要な実現基盤となる理由があります！
Bright Dataは、高品質なマルチモーダルWebデータを大規模に発見・抽出・配信するエンタープライズ対応サービスを提供します。主なサービスは以下の通りです：
- マルチモーダルAIデータパッケージ：数百の精選済みデータセットへのアクセス、またはAI開発・展開を支えるリアルタイム抽出パイプラインの構築が可能。
- 無限の動画データ：ロボット工学シナリオを含むAIトレーニング用のデータとして抽出・利用可能な23億本以上の動画。
- アノテーション・ラベリングサービス：テキスト、画像、動画、音声データに対し、自動化／ハイブリッド／人間監修ワークフローによるスケーラブルで正確なデータアノテーションを提供。
Bright Dataの全ソリューションは、99.99%の稼働率、24時間365日の専門家サポート、無制限のスケーラビリティを備えたエンタープライズグレードのインフラストラクチャによって支えられており、ロボット工学AIシステムに必要なデータへの継続的なアクセスを保証します。
ロボティクスAIライブラリ評価時の主要検討要素
ロボティクス人工知能は成長中の分野であるため、まだ普遍的に確立されたSDKやプロバイダーは存在しません。しかし、多くのロボティクスAIライブラリが存在し、それらを比較する最良の方法は、以下のような共通の基準を使用することです：
- スコープ：ライブラリの焦点と、ロボットAIのどの側面をサポートするかを定義します。
- 起源：ライブラリを開発した組織またはコミュニティ。
- 性質：オープンソース、プロプライエタリ、ハイブリッドモデルのいずれか。
- プログラミング言語：ライブラリを用いた開発およびAPI統合に対応する言語。
- GitHubスター数：GitHubの指標に基づく人気度とコミュニティでの採用状況。
トップ10 ロボティクスAIソリューション
上記の基準に基づいて厳選・ランク付けされた、トップクラスのロボティクスAIライブラリ、SDK、ソリューションのリストをご覧ください。
1. NVIDIA Isaac
NVIDIA Isaacは、AMR、マニピュレーター、ヒューマノイドなどの自律型ロボットの開発、シミュレーション、展開のためのオープンなエンドツーエンドのロボティクスAIプラットフォームです。CUDAアクセラレーション対応ライブラリ、Isaac ROS、Isaac Simを、事前学習済みAIモデルやリファレンスワークフローと組み合わせ、シミュレーションから展開までの高パフォーマンスな知覚、運動計画、SLAM（同時位置推定とマッピング）、ロボット学習を実現します。
🔗 詳細情報:
1️⃣ 最適な用途: フルスタック、大規模、高性能なシミュレーション、学習、デプロイを単一エコシステムで必要とするロボティクスチーム。
対象範囲:
- AI搭載ロボット構築のためのオープンロボティクス開発プラットフォーム。
- シミュレーション、ロボット学習、トレーニング、デプロイ、運用、最適化をサポート。
- マニピュレーション、モビリティ、知覚、SLAM、運動計画、ヒューマノイドロボティクスをカバー。
- シミュレーション（Isaac Sim）、ロボット学習（Isaac Lab）、ROS 2 加速（Isaac ROS）、基盤モデル（Isaac GR00T）を含む。
起源:
- NVIDIA + コミュニティ。
性質:
- オープンソースのコンポーネント（例：Isaac ROS、Newton）とNVIDIA管理のライブラリ・モデルを併せ持つ、オープンなロボティクス開発プラットフォーム。
プログラミング言語:
- 主にPython（例: pycuVSLAM、Isaac Lab、Isaac Simワークフロー）を使用するが、これは特定のサブライブラリによって異なる。
- CUDA（高速化ライブラリおよびモデル用）。
- ROS 2ベースのAPI（言語バインディングは明示的に指定されていない）。
GitHubスター数：
- 特定のライブラリは6,000スターを超えています。
2. LeRobot
Hugging FaceのLeRobotは、ロボットAIの民主化を目的としたオープンソースPyTorchライブラリです。実世界のロボット応用事例向けに、ツール、データセット、事前学習済みモデルを提供します。 このライブラリは、低コストアームやヒューマノイドを横断するハードウェア非依存制御、標準化されたLeRobotDatasetフォーマット、最先端の模倣学習および強化学習ポリシーをサポートします。自律ロボットタスクのトレーニング、遠隔操作、展開のためのツールを提供します。
🔗 詳細情報:
1️⃣ 最適な対象: 実ロボットデータセットの収集、トレーニング、展開を行う研究者や愛好家。
対象範囲:
- PyTorchを用いた実世界ロボティクス向けのモデル、データセット、ツールを提供。
- 模倣学習、強化学習、視覚言語行動（VLA）ポリシーに重点を置いています。
- ハードウェア制御、データ収集、トレーニング、シミュレーション、評価をサポート。
起源:
- Hugging Face + コミュニティ。
性質:
- オープンソース（コミュニティからの貢献を歓迎）。
- Apache-2.0ライセンス。
プログラミング言語:
- Python。
GitHubスター数:
- 21.4kスター。
3. インテルのOpen Edge Robotics AI Suite
Robotics AI Suiteは、固定型ロボット、自律移動ロボット（AMR）、ヒューマノイドロボット向けのSDK、マイクロサービス、リファレンスアプリケーションのオープンソースコレクションです。ROS 2統合、OpenVINO最適化、ハードウェアアクセラレーションを備えたインテルのOpen Edgeプラットフォーム上に構築されています。エッジ環境でロボットが視覚処理、移動、意思決定を行うことを支援し、ビジョンAI、モーションコントロール、模倣学習のワークフローをサポートします。
🔗 詳細情報:
1️⃣ 最適な用途: 制約のあるエッジデバイス上で動作する、視覚処理を多用する産業用および固定型ロボット。
範囲:
- ロボティクスアプリケーション向けのAIモデル、ライブラリ、パイプライン、ベンチマークツールを提供。
- ヒューマノイドの模倣学習、固定型ロボットの視覚と制御、自律移動ロボット（AMR）をサポート。
- 知覚、運動計画、制御、および視覚言語行動（VLA）タスクに焦点を当てています。
- コンピュータビジョン、LLM、インテルCPU/GPU/NPUでのハードウェアアクセラレーション向けにOpenVINO最適化モデルを含む。
提供元:
- Intel.
性質:
- 開発およびデプロイメント向けのオープンソースSDKおよびライブラリ。
プログラミング言語:
- 主にPython。ROS 2との統合および互換性のあるパイプラインを備える。
- 使用する特定のサブライブラリまたはSDKによって異なります。
GitHubスター数:
- 84スター。
4. Bullet Physics SDK
Bullet Physics SDKは、リアルタイム衝突検出とマルチフィジックスシミュレーションのためのオープンソースC++ライブラリです。ロボティクス、VR、ゲーム、機械学習で広く利用されています。剛体と軟体の両方のダイナミクスをサポートし、現実的な物理的相互作用を実現します。PyBulletを介したPythonバインディングが利用可能で、AIトレーニングや強化学習研究に適しています。
🔗 詳細情報:
1️⃣ 最適用途: 制御、運動学、接触力学の学習とテスト。
適用範囲:
- VR、ゲーム、ロボティクス、機械学習、視覚効果向けの衝突検出およびマルチフィジックスシミュレーション。
- ロボティクス、強化学習、VR研究向けのPyBullet Pythonバインディングを提供。
- 物理ベースのオブジェクト相互作用、運動学、およびクロスプラットフォームでのシミュレーションをサポート。
提供元:
- Erwin Coumans + Bullet Physicsコミュニティ。
性質:
- オープンソース。
- 寛容な zlib ライセンスの下で提供されています。
プログラミング言語:
- C++、C、Python、Lua、CMake、バッチファイルで開発。
- Python用バインディングはPyBullet経由で利用可能。ライブラリ利用の推奨方法。
GitHubスター数：
- 14.2kスター。
5. MoveIt Pro
MoveIt Proは、PickNik Roboticsが提供する商用・ハードウェア非依存のロボティクスAIプラットフォームであり、高度なマニピュレーションアプリケーションの構築、シミュレーション、展開を可能にします。ROS 2を基盤とし、行動木、AI駆動の運動計画、衝突回避をPython APIと統合。オープンソースSDKによりサポートされ、複雑な環境における堅牢なロボットアームや移動型マニピュレーションシステムの迅速な開発を支えます。
🔗 詳細情報:
1️⃣ 最適用途: 衝突回避計画を伴う複雑なマルチアーム／移動型マニピュレーション
対象範囲:
- マニピュレーションおよび移動型マニピュレーションに特化したロボティクスアプリケーションプラットフォーム。
- 動作計画、衝突回避、コンピュータビジョン、リアルタイム制御をサポート。
- シミュレーション、デプロイメント、遠隔操作、生産グレードの実行環境を実現。
- 複雑なマルチアーム、ビジョンガイド、AI対応のロボティクスアプリケーション向けに設計。
開発元:
- PickNik Robotics。
性質:
- ハイブリッドモデル:商用プラットフォーム（MoveIt Pro）とオープンソースSDKの組み合わせ。
- SDKはBSD-3条項ライセンスで提供。
プログラミング言語:
- Python（主要なSDKおよびAPI）。
- ROS 2ベースの統合。
- ビルドおよびデプロイワークフローにCMakeとDockerを使用。
GitHubスター数：
- 10スター（パブリックミラー上）。
6. Gymnasium-Robotics
Gymnasium-Roboticsは、強化学習（RL）向けの高精度ロボットシミュレーション環境を提供するオープンソースPythonライブラリです。MuJoCo物理エンジンを基盤とし、Fetch、Shadow Dexterous Hand、Franka Kitchenなどの環境を備え、操作、ナビゲーション、マルチゴールタスクをサポートします。Gymnasium互換APIと目標条件付き観測により、研究、ベンチマーク、再現性のあるRL実験を促進します。
🔗 詳細情報:
1️⃣ 最適用途: ロボティクスにおける強化学習アルゴリズムのベンチマーク
範囲:
- 強化学習ロボティクスシミュレーション環境のコレクション。
- マルチゴールタスク、物体操作、マルチエージェント設定をサポート。
- 環境構築と相互作用にMuJoCo物理エンジンとGymnasium APIを使用。
- Fetch、Shadow Dexterous Hand、Adroit Arm、Franka Kitchen、Maze、MaMuJoCo などの環境が含まれます。
- D4RL データセットと互換性があり、RL 研究のためのHindsight Experience Replay (HER)をサポート。
提供元：
- Farama Foundation + コミュニティ。
性質：
- オープンソース。
- MIT ライセンス。
プログラミング言語:
- Python。
GitHubスター数:
- 846スター。
7. AI2-THOR
AI2-THORは、具現化されたAI研究向けに写真のようにリアルな3D環境を提供するオープンソースのロボティクスAIプラットフォームです。マルチエージェントタイプ、インタラクティブな物体操作、物理ベースのシミュレーション、Sim2Real研究をサポートしています。2000以上のオブジェクト、200以上のシーン、豊富な感覚データを備え、ナビゲーション、操作、知覚タスクのためのAIエージェントのトレーニングと評価に必要なものを提供します。
🔗 詳細情報:
1️⃣ 最適用途: 視覚ナビゲーションとオブジェクト操作のためのエージェント訓練
範囲:
- 視覚的相互作用、ナビゲーション、物体操作を含む、具現化されたAI研究のための高水準プラットフォームを提供。
- ヒューマノイド、ドローン、ロボットアーム（例：LoCoBot、Kinovaベース）など、複数のエージェントタイプをサポート。
- インタラクティブなオブジェクト状態、マルチエージェントサポート、ドメインランダム化環境を備えた物理的にリアルなシミュレーションを提供。
- RoboTHORを用いたSim2Real研究を促進し、知覚タスク向けに多様な画像モダリティをサポート。
起源:
- Allen Institute for AI (AI2) のPRIORチーム + コミュニティ。
性質:
- オープンソース。
- Apache-2.0ライセンス。
プログラミング言語:
- C#、Python、ShaderLab、JavaScript、HLSL、HTMLで開発。
- Pythonライブラリとして利用可能。
GitHubスター数：
- 1.7kスター。
8. Safari SDK
Safari SDK（旧称Gemini Robotics SDK）はオープンソースのPythonツールキットです。物理ロボットおよびシミュレーションロボット上でAIエージェントを構築・評価するのに役立ちます。Google DeepMindチームによって開発され、完全なモデルライフサイクル管理とモジュール式エージェントフレームワークをサポートします。AlohaやApolloなどのハードウェア固有の実装に加え、トレーニング、データ管理、デプロイメントのためのFlywheel CLIを含みます。
🔗 詳細情報:
1️⃣ 最適用途: 対話型で推論駆動型の具現化ロボティクスAIエージェントの研究。
適用範囲:
- Gemini Roboticsモデルのトレーニング、サービング、評価、微調整を含むフルライフサイクルツールを提供。
- 環境の知覚、推論、ロボットハードウェアの制御が可能なインタラクティブエージェントの構築をサポート。
- モジュール式エージェントフレームワーク、ハードウェア固有の実装、命令実行・シーン記述・成功検出ツールを含む。
- シミュレーションおよび実世界のロボットとの統合を可能にし、Alohaロボットプラットフォームを例示。
起源:
- Google DeepMind（Googleの公式製品とは見なされない場合でも）。
性質:
- オープンソース。
- Apache-2.0ライセンス。
プログラミング言語:
- Python。
GitHubスター数:
- 548スター。
9. クアルコム インテリジェントロボティクス製品 (QIRP) SDK
インテリジェントロボティクス製品 SDK（QIRP SDK）は、Qualcommプラットフォーム上で高度なロボティクスを構築するための開発者向けツールキットです。ROSパッケージ、リファレンスアプリケーション、ハードウェアアクセラレーション対応センサー統合、クロスコンパイルツールを提供します。エンドツーエンドのサンプル、Gazeboシミュレーション、包括的なドキュメントにより、QIRP SDKはQualcomm Linuxリリース上のインテリジェントロボティクスシステム向けAI、モーションコントロール、ビジョンベースの開発を加速します。
🔗 詳細情報:
1️⃣ 最適用途: 組み込みデバイスにおけるハードウェアアクセラレーション対応SLAM、ビジョン、センサーフュージョン
範囲:
- ロボットアプリケーション開発向けのライブラリ、リファレンスコード、ROSパッケージを提供。
- Qualcomm CPU、GPU、Hexagon NPU でのハードウェアアクセラレーションによるセンサー統合（VSLAM、IMU、2D Lidar）および AI 推論をサポート。
- ビジョンAI、モーションコントロール、ナビゲーション、SLAM、マルチメディア/AIパイプライン向けのツールを提供。
- クロスコンパイルツールチェーン、シミュレーション環境、迅速な開発のためのサンプルアプリケーションを含む。
提供元:
- Qualcomm.
性質:
- オープンソース。
- BSD-3条項ライセンス。
プログラミング言語:
- ビルド/設定には主にBitBakeとシェルを使用。
- PythonはロボティクスモジュールとROS統合用。
GitHubスター数：
- 10スター。
10. テレキネシス SDK
テレキネシスは、物理AI、ロボティクス、コンピュータビジョン向けの統一されたPythonおよびNode.jsライブラリです。「ウェブポインター」テレキネシスオブジェクトを使用して、遠隔のオブジェクトや機能との安全で簡素化された相互作用を可能にします。このSDKは、知覚、運動計画、制御のためのモジュール式で組み合わせ可能なスキルを提供します。信頼性が限られた環境や分散環境においても、完全なエージェントベースのロボティクスシステムを効率的に構築するのに役立ちます。
🔗 詳細情報:
1️⃣ 最適な用途: 信頼度が低い環境における分散型または遠隔ロボット制御
対象範囲:
- 知覚（2D/3Dビジョン、物体検出、セグメンテーション、姿勢推定）、運動計画、運動制御をサポート。
- タスク計画と実機ロボット実行のための物理AIエージェント（LLM/VLM駆動）の作成とオーケストレーションを可能にします。
- 産業用、移動型、ヒューマノイドロボット制御、シミュレーションから実機へのパイプライン、ビジョンガイド操作を促進。
- エージェント型ロボティクス、コンピュータビジョン、物理AIシステムの構築を支援。
起源:
- テレキネシス。
性質:
- オープンソース。
- MITライセンス。
プログラミング言語:
- Python、TypeScript、JavaScriptで開発。
- PythonおよびNode.jsライブラリとして利用可能。
GitHubスター数：
- 18スター。
結論
本記事では、ロボティクスAIの膨大な可能性と、効果的なシステム構築における高品質データおよびライブラリの重要性について探求しました。具体的には、トップ10のロボティクスAIライブラリを詳細に検証し、真に決定的な要素はこれらのシステムに必要なマルチモーダルデータのソースであることが明らかになりました。
Bright Dataは、AI向けエンタープライズレベルのインフラストラクチャで、あらゆるロボティクスAIライブラリ、SDK、ソリューションをサポートします。これには大規模なマルチモーダルデータセット、動画データへの無制限アクセス、スケーラブルなアノテーションサービスが含まれます。
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よくある質問
ロボティクスと人工知能の違いは何ですか？
ロボティクスは、センサーやアクチュエーターを用いて現実世界と相互作用する物理的な機械の設計・構築に焦点を当てています。一方、AI技術は学習、推論、意思決定を可能にします。これらは異なる分野ですが、AIがロボットの動作を制御または強化するために使用される場合、両者は重なります。
人工知能ロボットとは何ですか？
人工知能ロボットは、ロボティクスとAIの交差点に位置します。AIアルゴリズムによって部分的に制御される物理的なロボットであり、知覚、ナビゲーション、環境理解、タスク最適化を可能にします。ほとんどのロボットは、ロボットシステム全体を制御するためではなく、視覚処理や経路計画などの特定の機能のためにAIに依存しています。
ロボティクスにおけるAIの現実的な応用例にはどのようなものがあるか？
ロボティクスにおけるAIの最も関連性の高いユースケースには以下があります：
- 製造業：AI搭載ロボットはスマートファクトリーにおいて組立、品質管理、予知保全を自動化します。
- サービス産業：ロボットが飲食サービス、小売、顧客対応を支援します。
- 輸送：自動運転車やドローンは、ナビゲーションや障害物回避にAIを活用します。
- 医療：手術用ロボット、リハビリ用外骨格、介護アシスタントが精度と患者転帰を向上させます。
- 農業：自律型ロボットが精密除草、収穫、作物のモニタリングを処理します。
- 物流：ロボットによる自動仕分け、倉庫自動化、ラストマイル配送を実現。
ロボットAIのトレーニングに必要な主要なデータ要件は何か？
ロボットAIのトレーニングには、デジタルロジックと物理的相互作用を結びつけるため、画像や動画など多様なマルチモーダルデータが必要です。この入力によりアルゴリズムは物体を認識し、AI搭載ロボットが複雑な環境をナビゲートし、タスクを正確に実行できるようになります。Bright DataがAIのための動画・マルチメディアデータを供給する方法を発見してください。
その他の優れたロボットAIリソースはどこで見つけられますか？
コミュニティが厳選したロボティクスリソース一覧はこちら：
