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ロボットならびに人工知能の一般的な応用の中で、もっとも直接的に役立っているもののひとつは、倉庫やそのほかの環境の中での無人ロボットの利用である。そこでは荷物を整理したり、物をA地点からB地点まで移動したりといった、繰り返し作業に関わる人間の作業が置き換えられている。さて、このたび北京に拠点を置くロボットスタートアップのGeek Plus（別名Geek+）が、製品開発、販売、そしてカスタマーサービスに投資して成長の機会を掴むために、1億5000万ドルを調達したことを発表した。

Geek Plusによれば、これは物流ロボットスタートアップが行った調達ラウンドの中で過去最大のものであると言う（実際、PitchBookによれば、これに先立つ最も多額の物流用ロボット向けラウンドは、ボストンから出てきたLocus Robotics向けの、2500万ドル強のものだった）。

今回のラウンド（シリーズB）はWarburg Pincusによって主導され、Volcanics VentureやVertex Venturesなどの他の株主たちが参加した。同社の評価額は公表されていないが、私たちは質問を送っているので、もし何かがわかったらお知らせする予定だ。Warburg Pincusは、2017年に行われた前回の6000万ドルのラウンドも主導した。今回でGeek Plusは、2015年の創業以来およそ2億1700万ドルを調達したことになる。

この大規模なラウンドの理由の一部は、同社によれば、事業が順調に成長していて、今年は5倍の成長が見込めること、そして海外はもちろん、中国国内の巨大な市場に資本投下を行いたいからだ。

これまで、Geek Plusは、中国、香港、台湾、日本、オーストラリア、シンガポール、ヨーロッパ、そして米国の100以上のロボット倉庫プロジェクトに5000台以上のロボットを供給してきたと語っている。現在の顧客には、AlibabaのTmallやアジア発のVIP.comなどがある。

「Warburg Pincusや他の株主たちによる投資は、Geek Plusの成果と、Geek Plusの将来性に対する、全幅の信頼を示すものです」と発表で語るのは、Geek Plusの創業者兼CEOのYong Zhengである。「AIとロボット技術を通じて、さまざまな業界の強化に力を入れていきます。今年はビジネスを5倍以上成長させることができると思います…引き続き顧客中心であり続けます。そしてAIならびにロボットテクノロジーをサプライチェーンニーズへシームレスに統合することを通して、顧客の皆さまのために価値を創造して行きたいと考えています」。

独自の物流オペレーションを改良したり、他から使われる独立したビジネスとして構築したりするために、物流ロボットを掘り下げ続けている他の多くの企業がある。それらの企業はGeek Plusにとって、競合相手であり、潜在的なパートナーであり、あるいは買収してくる相手かもしれない。

そうしたリストのトップに位置するのはおそらくAmazonだろう。同社は2012年に自身の倉庫ロボットを開発するために、ロボットスタートアップのKivaを7億7500万ドルで買収した。それ以降、Amazonはロボットオペレーションを広いユニットに拡大してきた。それはAIとロボットを倉庫オペレーションに導入したいと考える他の企業のニーズを満たすためのロボットを、AWSやフルフィルメントのような基本サービスのやり方に従って、製品化することが可能だろう。

一方、InViaとFetchは、最初から第三者に販売するための技術を構築することに集中している2社であり、それぞれサービスとしてのロボット技術とロボットそのものを扱っている。

こうしたロボットの中には、倉庫から出て、ラストマイル配送シナリオに向かっているものもある。こうしたより広い市場全体の価値を100億ドル規模と見積もる者もいる。

Geek Plusは、これまでに、ロボットを利用すると思われる様々なシナリオをカバーする製品を開発している。例えば人間によるピックアップを助けるシステム、整頓し移動するシステム、そして無人フォークリフトなどだ。

ドローンに面倒な仕事をやらせようと思うなら重い荷物を動かせる能力が必要だ。 残念ながら物理の法則はいかんともしがたく、ドローンが地上を離れるためには非常に大きな力を必要とする。スズメバチやクモからヒントを得て、Stanford大学とスイス連邦工科大学（EPFL）の研究者は協力して自重の40倍の重量を動かせるドローンを開発した。

スズメバチやクモは自分よりはるかに大きな獲物を捕らえるが、持ち上げることができないときには強い顎、グリップの効いた脚、強力な糸などのおかげで獲物を引きずっていくことができる。人間がタンスを持ち上げることができなくとても、床の上を押していくことができるのと同じだ。

新しいドローンはFlyCroTugsと名付けられている。フライクロタグズというのは「飛ぶ・マイクロ・引きずる」を意味するのだろう。空を飛んでいるときは通常のドローンと変わりない。あちこち飛び回り、どこにでも着陸できる。しかしこのドローンは対象を移動させるために重要なメカニズムを3つ備えている。対象を掴むアンカー、アンカーに接続したワイヤを巻き取るウィンチ、自らをしっかり固定できる脚だ。

Science Roboticsに発表された論文で、執筆者のStanfordの大学院生、Matthew Estradaは.「自由に空を飛べる能力と着陸して適当な表面に固着できるメカニズムを組み合わせた結果、われわれが開発したドローンはどこにでも移動でき、非常に小型であるにもかかわらず非常に強力なものとなった」と述べている。

この100グラムのミニドローンは単独ないし数機が協力して作動する。ドローンはまず空を飛んでドアハンドルなど動かしたい物体にアンカーを取り付ける。次に細いワイヤを繰り出しながら少し離れた場所に着陸する。ドローンは独特の脚メカニズムで自らを固定し、ウィンチを作動させてワイヤを巻き取り、対象を引き寄せる。これにより持ち上げることができないような重い対象を動かすことができる。

着陸した表面が固着可能な状態であれば、このドローンは自重の40倍の重量を引くことができるという。つまり100グラムのドローンが4キログラムのものを動かせるわけだ。もちろんごくゆっくりとだが、スピードが要求されない用途は多い。たとえばオーナーが留守の間に、こういうドローンが家の周辺を飛び回ってゴミを掃除したり郵便受けから郵便物を回収してきたりするところを考えてみよう。これには何時間かかってもよい。

下のビデオには2機のドローンが協力してドアのレバーを引き、ドアをゆっくり開ける様子が映っている

共同研究者の一人、EPFLのDario Floreanoはニュースリリースで、「ドローンといえば空撮用のガジェットだと考えられがちだが、昆虫は空を飛ぶだけではなく、歩いたり、よじ登ったり、なにかを掴んだりできる。ハチやアリなど社会性のある昆虫は共同して複雑なタスクを実行する。われわれの研究で小型のドローンを周囲の対象物に固着させ、また複数のドローンに協調動作をさせることが可能だと分かった。これは人型ロボットなどずっと大型のデバイスでなければできないと思われていた複雑な作業を可能にする」と述べている。

人型ロボットが複雑な動作をこなせるようになるにはまだ時間がかかりそうだし、こうした重い大型ロボットは移動範囲やスピードが制限されるという問題がある。ビデオによれば、このドローンは災害現場での捜索、救難などの用途を考えている。ともあれ小型ロボットの群れに協調動作させるというのは優れたアイディアだ。

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（滑川海彦@Facebook Google+

カーネギーメロン大学の研究者たちによる新技術は、真のコンテキスト認識コンピューティングを実現するために、音と振動の認識を追加する。Ubicousticsと呼ばれるこのシステムは、スマートデバイスのインタラクションにコンテキストの情報を追加し、スマートなスピーカー自身にキッチンにいるかどうかを認識させたり、スマートセンサーに現在トンネルの中にいるのか、あるいは広い路上にいるのかを認識させたりすることができる。

「キッチンのカウンターに置かれたスマートスピーカーは、自分自身がキッチンにいるかどうかを認識することはできませんし、もちろん人間がキッチンで何をしているかを知ることができないのは言うまでもありません」と語るのは、カーネギーメロン大学のHuman-Computer Interaction Institute（HCII）の研究者であるChris Harrison だ。「でも、もしこうしたデバイスがその周りで何が起きているかを理解できたら、もっともっと役に立つかもしれません」。

システムの最初の実装では、内蔵のスピーカーを使用して「音響に基いたアクティビティ認識」を行う。彼らがそれを実現している方法はとても魅力的だ。

「ここでの主要なアイデアは、通常エンターテインメント業界で使用されているプロフェッショナルなサウンドエフェクトライブラリを活用することです」と語るのはPhDの学生であるGierad Laputだ。「それらは、きれいで、きちんと分類されていて、分割されていますし、多様です。さらには、数百の異なるバリエーションに変換して利用することで、ディープラーニングモデルのトレーニングに最適な量のデータを作成することができます」。

リリースより：

Laputは、音を認識して正しい文脈に位置付けることは難しいと語った。しばしば複数の音が存在し、お互いに干渉する可能性があるためだ。彼らのテストでは、Ubicousticsは約80%の正確さを保っていた。これは人間の正確さに匹敵するものだが、ユーザーアプリケーションをサポートするにはまだ十分ではない。マイクロフォンの向上、より高いサンプリングレート、異なるモデルアーキテクチャなどの全てが、今後の研究で認識精度を向上させる役に立つだろう。

他の論文では、HCIIのPh.D学生のYang Zhangは、LaputならびにHarrisonと共に、彼らがVibrosightと呼ぶものについて記述している。これはレーザー振動計を使用して室内の特定の場所で振動を検出できるものだ。これはかつてKGBが、窓などの反射面の表面の振動を検知して会話を聞き取るために使った、光学式のデバイスに似たものだ。

今回のシステムは、低出力レーザーおよび反射器を使用して、ある対象がオンまたはオフなのか、あるいは椅子やテーブルが動いたか否かを検知することができる。センサーは複数のオブジェクトを一度に監視することができ、オブジェクトに貼り付けられたタグは電力を消費しない。これにより1台のレーザー装置が、光が届く限り、ある部屋の中の（場合によっては複数の部屋の中の）複数の物体を監視することが可能となる。

研究はまだ初期段階だが、やがてロボットが、人間が皿洗いをやっているのを聞きつけ、その手際の良さに応じて、黙っていたり手伝いを申し出たりするようになるかもしれない。

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（翻訳：sako）