Eka Robotics、14億5000万ドル評価で1億5000万ドルを調達 人間の映像ではなく自己対戦で学習

Eka Roboticsは10月20日、1億5000万ドルのシリーズAを発表した。Andreessen HorowitzとF-Primeが共同で主導し、シードからの継続投資家であるObvious VenturesとE14 Fund、さらにMFV Partners、Bison Ventures、Glasswing Ventures、Samsung Next、複数のFortune 500企業の戦略投資家が参加した。TechCrunchは企業価値を14億5000万ドルと伝えている。

この資金は、器用な操作の分野を支配してきた学習レシピへの賭けだ。いずれも評価額が数十億ドル規模のPhysical IntelligenceとSkild AIは、人間の遠隔操作の実演を大量に学習しており、データ収集の規模そのものが参入障壁になっている。Ekaは人間の実演を飛ばすという。ロボットが物理シミュレーションの中で物体を持ち上げ、落とし、何百万回もやり直す。AlphaZeroが人間の対局を見ずにゲームを学んだのと同じ発想で、カメラだけに頼らず指先の力覚センシングも加える。同社はこのモデルをvision-force-actionと呼ぶ。

検証すべき主張はスループット

Ekaによれば、同社のロボットは見たことのない多様な物体を毎時最大1500回のピッキング処理ピッキングでき、同社が示す人間の基準値約600回に対しておよそ2.5倍速い。同じロボットが電球をねじ込み、配線を差し込むこともできるという。接触の多い技能をシミュレーションで学んで実機に移すのはこれまで信頼性が低く、この手法が失敗してきた典型的な地点でもある。スループットの数字が自社セルの外でも保てるなら、模倣学習は構造的な優位を失う。データ収集は希少資源でなくなる。

その結果は別の要因でも出うる

制御器が速い、グリッパーが良い、タスクの配置が固定されている——どれでも毎時当たりの件数は高く出る。Ekaは1500という数字の背後にあるタスク別の内訳を公表しておらず、これはベンチマークの結果ではなく出発点にすぎない。反対に立てる最強の論拠は、シミュレーションでの自己対戦が、物体や照明が変わると通用しなかった印象的な映像をこれまでも生んできたことだ。

Ekaは、Improbable AI Labを率いるMIT教授のPulkit Agrawal氏と、強化学習アルゴリズムSoft Actor-Criticの共著者であるTuomas Haarnoja氏が共同創業した。分岐点は、毎時最大1500回のピッキング処理という速度が、同社が設計していないタスクでも保つかどうかだ。