ロボット工学のためのクラウドベースの SDK の重要性は派手に聞こえないかもしれませんが、この分野を発展させるためには絶対に重要です。 テクノロジー界にいる人なら、クラウド プラットフォームについて毎日耳にするでしょうが、想像力をかき立てることはめったにありません。 しかし、物理世界のヒューマノイドロボットやオペレーターにとって、クラウドシミュレーションツールキットは、トレーニングを拡大しようとしている開発者にとって中核的な必需品です。 正確な仮想世界シミュレーションは、現在ロボット工学で最も求められている商品の 1 つです。研究者たちは、実際のデータと合成データの組み合わせがトレーニング タスクに対して最も正確な結果を生み出すかどうかを判断するために、無限の実験を実行しています 確かに、テスラのような企業は、フリートから収集したニューラルネットワークデータのおかげで大きな有利なスタートを切ることができますが、このデータは現実的なトレーニングシミュレーションを通じて実践されるまでは単なる生の情報です。 他の人にとって、そのレベルのデータやそれを強化するハードウェアさえも取得することは、巨額の資金を持つ企業でない限り、選択肢にありません。 ここでクラウドシミュレーションの出番です。ロボットのトレーニングとテストをクラウドベースの仮想環境に移行することで、誰でも必要なコンピューティングにアクセスして拡張できます。クラウドプラットフォームは、これらのシミュレーション、結果、データの共有を一元化できます。 本質的には、これらの10億ドル規模の企業がアクセスできる閉ざされたアクセス、ラボで使用される広範なハードウェアコンポーネントを抽象化し、データセットを一般に公開し、オープンソースの貢献がイノベーションへの全体的な+EVとなるのです。 このビジネスモデルは、Hugging FaceのLeRobot(オープンソースイニシアチブ)がNvidiaと提携してフレームワークを接続し、研究者がクラウド上でモデル、データセット、シミュレーション環境を共有できるようにすることで、すでに証明されています。 最終的な目標は、データフライホイールを作成することであり、人々がシミュレーションデータとトレーニングされたポリシーをオープンリポジトリに提供することで、他の人の進歩を加速し、ひいてはよりグローバルにアクセス可能なデータを生成します。 「シムからリアル」のギャップを埋めることで、多くの作業がこれに注がれています。シミュレーターは現実に及ばないことが多く、ロボットは仮想世界での行動を学習し、物理学やビジュアルが十分に正確ではなかったため、現実世界には移行しませんでした。このギャップは、シミュレーションの忠実度の向上とハイブリッドトレーニングアプローチにより、現在急速に縮まりつつあります。 ロボット工学の最新の基盤モデルのほとんど (NVIDIA の Isaac GROOT や Figure の Helix VLA など) は、人間の認知を模倣するデュアル システム アーキテクチャを使用しています。同じことが、ワールドシムでデータをトレーニングする方法にも当てはまります。モデルの一部は現実世界からの人間のデモンストレーションデータでトレーニングされ、別の部分は忠実度の高いシミュレーターを介して生成された大量の合成データでトレーニングされます。 物理トレーニングとシミュレートされたトレーニングを組み合わせることで、モデルは正確なスキルを学習し、よりよく一般化します。実際のデータは AI の真実を提供しますが、シミュレートされたデータは、物理世界で収集するのは現実的ではない規模と多様性を提供します。開発者は、特定のタスクに対して追加の実際のデータまたは合成データを使用してモデルを微調整したり、トレーニング後に投稿したりすることもできるため、トレーニング パイプラインが非常に柔軟になります。 図システム1/システム2アプローチを使用するHelix VLAは、わずか数百時間の遠隔操作時間(シミュレーションとスマートラベリングによって強化)でトレーニングされており、Helixはカスタムコーディングなしで自然言語を介して新しい家事を処理できます。マルチモーダルモデルと合成トレーニングがデータのニーズを劇的に削減する方法を示します。 @codecopenflowは、Optr SDKに統合されたオープンVLAであるOctoにも同じ原理を適用し、はるかに小さなデータセットとより低いコンピューティングでマルチカメラ認識と言語ガイド付き制御を可能にします。 ワールドシミュレーションプラットフォームは、以前はアクセスできなかった膨大な量の多様なトレーニングデータを生成しています。Nvidia の Isaac Sim (Isaac Lab の一部) は、タスクの 1 人の人間によるデモンストレーションを行い、並列クラウド インスタンスを使用して何千ものシミュレートされたバリエーションにスピンアップできます。 現実でロボットに 1 つの箱を拾う方法を示し、シミュレーターがさまざまな箱、照明条件、わずかな物理学の微調整を使用して無数のシナリオを作成し、ロボットが学習できるトレーニング体験を生み出すことを想像してみてください。@unmoyai懸命に取り組んでいるビジョン。 そのスキルが物理的なロボットに導入される頃には、大量の仮想トライアルで証明されています。これらの豊富な合成データセットと十分な現実世界のキャリブレーション データを組み合わせることで、はるかに正確で回復力のあるロボットの頭脳が生成されます。 これが、Codec のクラウド SDK が位置づけられているのは、ユーザーが大規模なオープンソース データセットから取得したり、大規模なオープンソース データセットに貢献したりできるようにすることです (たとえば、Hugging Face の LeRobot ハブとのインターフェース)。クラウドで実行されるすべてのシミュレーションは、ロボットが世界とどのように相互作用するかのグローバルモデルを鮮明にする新しいトレーニングデータになる可能性があります。 すべての記事は、ヒューマノイドとロボット全般が「App Storeの瞬間」に近づいていることを示唆しています。ロボットハードウェアは、スキルのライブラリがなければ役に立ちません。 Optrは、Webアプリ、ロボットアーム、またはシミュレートされたアバターを制御する自律エージェントがすべて同じコアフレームワークとロジックを使用するように、統合APIを提供します。開発者はシムのようなゲーム環境でタスクのプロトタイプを作成し、最小限の変更でまったく同じロジックを実際のロボットにデプロイできるため、この抽象化は動的です。 クラウドベースでオープンであるため、Optr SDKはロボット市場の基盤として機能します。開発者は、ロボットを所有せずに新しいスキルを構築し、仮想環境で安全にテストし、他の人に公開できます。ロボット工学のスタートアップや家庭用ロボットを持っている個人など、スキルが必要な人は、図書館からロボットを取り出し、自分のマシンで実行することができます。 この種のオープンマーケットプレイスとインセンティブモデルは、ロボット開発者経済の導火線です。参入障壁が低くなり(クラウドツールにより高価なハードウェアやラボは不要)、貢献によって共有データセットとモデルが改善され、個人がニッチな問題を解決するための経済的動機を提供するため、コラボレーションが促進されます。 このことから生まれる下流の経済フライホイールの可能性は数多くありますが(最近のパートナーシップからわかります)、それは別の記事のために取っておきます。

フォワード・インダストリーズに投資した理由: @multicoincap、@KyleSamani、@jump_、@galaxyhqなどがフォワード・インダストリーズへの$1.65Bの投資を発表したとき、私は私たちの業界の変曲点を目の当たりにしていることを知っていました。 @FWDindは世界初のソラナ財務会社を設立しており、この構造はマイクロストラテジーがビットコインにとって重要であったのと同じくらい重要な構造となる可能性がある。 企業は伝統的に、現金、債券、株式の3種類の資産を貸借対照表に保有していました。 この公式は、@saylor$BTCを企業財務省に預けることでプレイブックを書き換えるまで、何十年もほとんど変わっていませんでした。 @MicroStrategyが2020年にBTCの積み上げを開始したとき、それは初めて暗号資産を正当化するパラダイムシフトでした。 この動きにより、BTCは資産を直接保有せずにBTCエクスポージャーを望む機関投資家のための手段となり、数十億ドルのウォール街資本が解放され、BTCが主流の金融意識に押し上げられました。 しかし、それはほんの始まりにすぎませんでした。 BTC は、その革命的な可能性にもかかわらず、ニッチな BTCfi 以外ではほとんど静的で非生産的なままです。それはデジタルゴールドのように扱われ、貸借対照表上で不活性な価値の保存手段として扱われます。 フォワード・インダストリーズはこのコンセプトを次のレベルに引き上げており、第一原理の違いは甚大です。 @solana単なる価値の保存手段ではなく、資産が次のとおりである金融オペレーティングシステムです。 ▪️ 高速(最大~65,000 TPS) ▪️ コンポーザブル(プログラムと組み合わせが可能) ▪️ 歩留まり(静的ではなく生産的) BTCが企業のバランスシートにどのような資産が載るかというパターンを破ったのに対し、フォワード・インダストリーズは、それらの資産がそこにあると何ができるかというパターンを破っている。 私の投資論文は、財務イノベーションにとどまりません。 DeAI(分散型人工知能)には、コンピューティング層と同じくらい堅牢な金融層が必要になると思います。 そのため、私たちは分散型 GPU ネットワーク、オープンソース モデル、プロトコルを構築して、インテリジェンスを集中管理から解放しています。 しかし、DeAIは希望とイデオロギーだけでは運営されません。レール上で実行されます。 ▪️ コンピューティング マーケットプレイスには担保が必要です。 ▪️ モデルとデータセットには保険と決済が必要です。 ▪️ 自律型エージェントは、人間の承認なしに企業や国境を越えて 24 時間 7 日取引する、彼らと同じくらい速く移動するお金を必要としています。 そのためには、安定した流動性のある構成可能な金融オペレーティングシステムが必要です。 Solana はレールを提供します。 Forward は流動性を深め、DeAI を強化する OS としての Solana の役割を強化します。 私の見方では、これらの動きは積み重なっています。 ▪️ ビットコインはお金を解放しました。 ▪️ フォワードは国庫を解放しています。 ▪️ DeAIは知性を解放します。 各ステップでは、ゲートキーパーが削除されます。 一歩一歩が、より自由で公平な世界を構築します。 一歩一歩が、知性そのものが自由になる瞬間に近づいています。