LGはテネシーの洗濯機ラインで、ヒューマノイドに1工程を教えるのに約1年かけた デモは数日

LGエレクトロニクスは約1年にわたり、米テネシー州の洗濯機工場でヒューマノイドに一つの作業だけを試させてきた。洗濯機の天板を持ち上げ、塗装用のハンガーに掛ける作業だ。LGのロボティクス・インテリジェンスチームを率いるパク・ジョンソプ氏が11月9日、ソウルのCOEXで開かれた「NVIDIA AI Day Seoul 2026」でこの実証を紹介した。iNews24によると、天板を繰り返し持ち上げる作業者には疲労と筋骨格系の負担がたまるため、この工程が選ばれた。

最も示唆に富む数字は質疑応答で出た。天地日報によると、パク氏は、短いデモなら数日で可能だったと述べた。難しかったのは、部品の位置が毎回少しずつずれ、照明が変わっても作業を続けさせることだった。工場用ヒューマノイドのコストはこの差にある。デモは安い。残りの1年は、同じ作業を繰り返せるようにすることに使われた。

失敗はすべてシミュレーションに戻して学び直す

LGは開発を5段階に分けた。熟練作業者の動作を分析し、遠隔操作とシミュレーションのデータを集めてNVIDIAのIsaac GR00Tモデルを学習させた。NVIDIAの動画生成モデルCosmosで背景の異なる合成データを作り、照明や周囲の変化に対応させた。Isaac Simで実際のラインとほぼ同じ仮想環境を組み、Sim-to-Realのギャップを縮め、TensorRTで次の動作を決めるまでの時間を短くした。iNews24によると、現場で失敗すると、その状況を仮想空間で再現して再学習させている。

「実際の工場に入ると、日々の生産計画によって変数が非常に多い」とパク氏は話した。「そうした変化にも耐える性能を確保することが重要な宿題だ」。同じセッションで、NVIDIAのフィジカルAI担当シニアソリューションアーキテクト、イ・ジョンファン氏は、成功例だけで学習させるとロボットは経路を覚えて再生するだけになるため、失敗後に自ら復帰する動作のデータも必要だと述べた。

次の50万時間は「繰り返し」のため

LGは「LG Data Factory」を通じて年末までに累計50万時間の学習データを確保し、工場と仮想環境で検証を繰り返す計画だ。Newstop Koreaによると、狙いは繰り返し精度、環境変化への適応力、エラー後の復帰能力の向上にある。

この1年を重く見すぎることへの最も強い反論は、その多くがパイプラインづくりに使われた可能性があり、パイプラインは再利用できるという点だ。iNews24によると、LGは8月に車輪型のCLOiDをテネシー工場に投入し、Isaac GR00Tベースの二足歩行ヒューマノイドを来年第1四半期に公開する予定だ。ラインの2つ目の工程が数週間で済めば、この1年は投資だったことになる。また1年かかるなら、それが1工程あたりの値段だ。