ノルウェーのボット会社1X Technologiesは、再び人型ボット技術の限界を押し広げています。同社は、新しい1X World Model (1XWM)を発表し、同時に自社の家庭用ボットNEOの予約販売を開始しました。これは、デジタル環境で「現実を予演」することができる人工知能モデルです。この技術は、自社の家庭用ボットNEOのために設計されており、世界の動作方法を学習によってシミュレートすることで、現実のタスクをより迅速に習得することができます。この進展は、ボットがもはや現実世界での試行錯誤を繰り返す必要がなく、行動結果を「頭の中で」シミュレートし、環境の変化を予測することができることを意味し、学習サイクルを大幅に短縮します。
NEO オープンプレオーダー：499ドルの月額プランまたは2万ドルの早期購入プラン
公式サイトの最新情報によると、NEOは2つのプランを提供します：
標準サブスクリプションプラン：毎月499ドル、プロダクティビティスイートの起動と標準配送を含む；
初期保有プラン：一括20,000ドルで、3年間の保証、高度なサポート、および優先出荷を提供します。
ユーザーはすぐに200ドルの返金可能な予約金を支払い、アメリカ地域では2026年からの納品が見込まれています。NEOは3色のバリエーションを提供し、全体的なデザインは1Xのミニマリストな人型スタイルを継承し、柔らかい織物で包まれた外観で、テクノロジーと居住空間の美学を融合させています。
シミュレーションから現実へ：NEOの「ワールドモデル」トレーニング法
従来のボット学習は、多くの実体操作と実際のテストに依存しており、時間がかかり、コストが高い。1XWMはこれを変えました。このモデルは、画像とボットの認識データから、ボットがタスクを完了するための各ステップの動作をシミュレーションし、次に世界がどのように変化するかを予測します。言い換えれば、NEOは自分の動作を「見る」だけでなく、結果を「想像」することもできます。例えば、NEOがキャビネットからボウルを取り出そうとするとき、1XWMは腕の動きの後にボウルの移動、重心の変化、最終的にタスクが成功するかどうかを予測します。これにより、NEOは実際の操作を行う前に、数千回の仮想トレーニングを経験することができます。
マルチタスク学習：NEOをより柔軟で賢くする
1XWM のもう一つの特徴は「マルチタスクトレーニング」です。モデルは同時に数百の異なるシーンから学習し、料理、収納、家事整理などを含みます。研究によれば、多様なトレーニングデータはモデルが物理法則をより良く理解し、未経験の状況で合理的な反応を示すのに役立ちます。これにより NEO は家庭内の千変万化のシーンに迅速に適応できるようになります：家具の配置が変更されたり、珍しい調理器具を使用する必要がある場合でも、柔軟に対応できます。
シミュレーション評価メカニズム：実体テストコストの削減
1XWMのもう一つの重要な用途は「バーチャル評価」です。従来、どの制御ポリシーがより良いパフォーマンスを発揮するかをテストするには、実際のボットを使って何度も実験を行う必要がありました。現在、1XWMを通じて、エンジニアはまずシミュレーションの世界でタスクの成功率を予測し、最も有望なポリシーを選択することができます。実験によると、モデルの予測精度が70%に達していなくても、ポリシーの比較においては最大90%の正確な判断を得ることができ、開発効率が大幅に向上します。
驚くべき成果にもかかわらず、1Xはモデルが依然として課題に直面していることを認めており、例えば訓練中に現れなかった物体（新しい植物や家電など）に対するシミュレーションの精度は依然として限られています。会社は次の段階で「ロングテールオブジェクト」と「全身動作操作」に対するモデルの理解を向上させ、NEOが家庭環境で複雑なタスクをより自然に実行できるようにすることに焦点を当てると述べています。
この記事では、1X TechnologiesがAIワールドモデルと家庭用ボットNEOを発表しました：プレセール開始、2026年にアメリカでの納品が予定されています。最初に登場したのは、チェーンニュースABMediaです。
