実世界のタスクを実行するAIロボットのためのソフトウェアとハードウェアの協調設計

แนวคิดหลัก

実世界のタスクを実行するAIロボットの低遅延化と高精度化を実現するために、LLM推論、ロボット制御、データ通信を分離し、協調設計されたアルゴリズムとハードウェアアーキテクチャを採用する必要がある。

บทคัดย่อ

本稿では、実世界のタスクを実行するAIロボットの制御における課題と解決策を提案しています。
課題：従来のAIロボット制御のボトルネック
従来のAIロボット制御システムは、主にアルゴリズム開発者の利便性を重視した設計がなされてきました。

フレームベースの逐次実行モデル：ロボットの動作がフレーム単位に分割され、各フレームに対してLLM推論、ロボット制御、データ通信が順次実行されます。
LLM推論のボトルネック：高性能なGPUを用いても、LLM推論は依然として処理時間がかかり、システム全体のレイテンシ増加に大きく影響します。
制御と通信のオーバーヘッド：フレームベースの処理により、ロボット制御とデータ通信のオーバーヘッドが大きくなり、リアルタイム性が損なわれます。
Corki：協調設計による解決策
本稿では、上記の課題を解決するために、Corkiと呼ばれるアルゴリズムとハードウェアアーキテクチャの協調設計フレームワークを提案しています。
Corkiアルゴリズム

将来軌道の予測：従来のフレームごとの離散的な動作予測ではなく、近い将来のロボット軌道を予測することで、LLM推論の頻度を大幅に削減します。
適応的な軌道長選択：環境変化に柔軟に対応するため、軌道長を動的に調整する機構を導入しています。
クローズドループ制御：開ループ制御の誤差蓄積問題に対処するため、軌道実行中にランダムに画像を取得し、フィードバック情報としてLLMに提供することで、より正確な軌道生成を可能にします。
Corkiハードウェア

タスク空間計算トルク制御の高速化：ロボット制御アルゴリズムであるタスク空間計算トルク制御を高速化するために、専用ハードウェアアクセラレータを設計しています。
データフローアクセラレータとカスタマイズ回路：中間データの再利用を最大限に活用するデータフローアクセラレータと、主要な演算ブロックを効率的に処理するカスタマイズ回路を組み合わせることで、高速かつ低遅延な制御を実現します。
アプリケーション固有の近似計算：ロボット制御におけるパラメータ変化の特性を利用し、動的にパラメータ更新を制御する近似計算手法を導入することで、計算コストを削減しています。
Corkiシステムパイプライン
Corkiは、LLM推論、ロボット制御、データ通信を分離し、並列処理を可能にすることで、システム全体のレイテンシを大幅に削減します。

サーバー側：LLM推論を行い、ロボットの軌道を生成します。
ロボット側：軌道に基づいて高頻度で制御信号を生成し、ロボットを動作させます。
並列処理：ロボットの動作中、ランダムなタイミングで画像を取得し、サーバーに送信します。この通信とロボット制御は並列して実行されるため、通信遅延の影響を最小限に抑えることができます。
評価結果
CorkiをRoboFlamingo[12]と比較した結果、以下の点が明らかになりました。

高精度：軌道ベースの学習により、従来手法よりも高い成功率と平均ジョブ長を達成しました。
低遅延：LLM推論の頻度削減、制御の高速化、通信の並列処理により、システム全体のレイテンシを大幅に削減しました。
低消費電力：LLM推論の頻度削減により、システム全体の消費電力を削減しました。
結論
Corkiは、実世界のタスクを実行するAIロボットの低遅延化と高精度化を実現するための、効果的なアルゴリズムとハードウェアアーキテクチャの協調設計フレームワークです。

สถิติ

既存のAIロボットシステムでは、LLMの推論が実行時間の76.9%、ロボットの制御が4.1%、データ通信が19.0%を占めています。
既存のAIロボットシステムでは、LLMの推論が消費エネルギーの98.0%、ロボットの制御が2.0%を占めています。
ロボットの関節を0.1ラジアン、0.3ラジアン、0.5ラジアン動かした時の質量行列の変化を測定した結果、関節1と関節7では変化がほとんど見られませんでした。
ロボットの関節を29度動かした時の質量行列の変化を測定した結果、関節5と関節6では最大でも0.1しか変化しませんでした。
Corkiのハードウェアアクセラレータは、デジタルシグナルプロセッサ（DSP）の13.6%、フリップフロップ（FF）の7.8%、ルックアップテーブル（LUT）の16.9%しか消費しません。
Corkiのハードウェアアクセラレータは、ブロックRAM（BRAM）の6.6%しか使用せず、制御中に外部DRAMとのデータ通信は発生しません。
Corkiは、従来手法と比較して、軌道の誤差を平均25.0%削減します。
Corkiは、従来手法と比較して、成功率を平均8.6%、平均ジョブ長を0.3向上させます。

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

Software-Hardware Co-Design For Embodied AI Robots

by Yiyang Huang... ที่ arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.04292.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

Corkiは、視覚情報以外のセンサーデータ（音声、触覚など）をどのように統合できるでしょうか？

Corkiは、現状では視覚情報と言語指示を統合してロボットの軌跡を予測していますが、音声や触覚などの他のモダリティのセンサーデータを統合することで、より高度なタスクをこなせる可能性を秘めています。

音声情報の統合: 音声認識技術を用いて、人間の指示を音声データからテキストに変換し、Corkiの言語入力として利用できます。これにより、ロボットは音声コマンドによって制御可能となり、より直感的なインタラクションが可能になります。
触覚情報の統合: ロボットアームやグリッパーに搭載された触覚センサーからの情報を活用することで、対象物の把持状態や環境との接触をより正確に把握できます。この情報は、Corkiの軌跡予測モデルにフィードバックすることで、より繊細で安定した動作を実現できます。例えば、把持力が強すぎる場合や、衝突の可能性がある場合には、軌跡を修正して適切な動作を行うように学習できます。
これらのセンサーデータは、それぞれ個別に処理するだけでなく、マルチモーダルな情報として統合することで、より高度な状況認識や判断が可能になります。例えば、音声指示と視覚情報、触覚情報を組み合わせることで、「赤いボールを取って」という指示に対して、視覚的に赤いボールを認識できない場合でも、触覚情報からボールを識別してタスクを達成できる可能性があります。
Corkiへの他のモダリティのセンサーデータ統合は、今後のEmbodied AIロボット開発において重要な課題と言えるでしょう。

Corkiのアルゴリズムとハードウェアは、異なる種類のロボット（モバイルロボット、ヒューマノイドロボットなど）にどのように適応できるでしょうか？

Corkiはロボットアーム制御に焦点を当てていますが、そのアルゴリズムとハードウェア設計は、モバイルロボットやヒューマノイドロボットなど、他の種類のロボットにも応用可能です。

モバイルロボットへの適用: Corkiの軌跡予測アルゴリズムは、モバイルロボットの経路計画に適用できます。環境地図と目標位置を入力として、障害物を回避しながら目標位置へ至る最適な経路を生成するようにモデルを学習できます。この際、LiDARや深度カメラなどのセンサー情報を統合することで、動的な障害物にも対応可能な、よりロバストな経路計画が可能になります。ハードウェア面では、Corkiのデータフローアクセラレータは、モバイルロボットのリアルタイムな制御信号生成にも活用できます。
ヒューマノイドロボットへの適用: ヒューマノイドロボットは、複雑な関節構造を持つため、その制御はより高度な計算を必要とします。Corkiのアルゴリズムは、全身運動の軌跡予測に拡張できます。この際、各関節の協調やバランスを考慮した軌跡生成が重要となります。ハードウェア面では、Corkiのアクセラレータは、ヒューマノイドロボットの多自由度制御に必要な並列計算能力を提供できます。
ただし、異なる種類のロボットにCorkiを適用するには、以下の課題を解決する必要があります。

ロボットの運動学・動力学モデルへの対応: Corkiの制御アルゴリズムは、ロボットの運動学・動力学モデルに基づいて設計されています。そのため、異なる種類のロボットに適用するには、それぞれのロボットモデルに合わせた調整が必要です。
センサー構成への対応: ロボットの種類によって、搭載されるセンサーの種類や配置が異なります。Corkiのアルゴリズムを適用するには、利用可能なセンサー情報に基づいて、適切な入力表現を選択する必要があります。
これらの課題を克服することで、Corkiは様々な種類のロボットに対して、効率的かつ高精度な制御を実現する可能性を秘めています。

AIロボットが人間の行動を予測する能力を持つようになれば、どのような新しい応用が考えられるでしょうか？

AIロボットが人間の行動を予測する能力を持つようになれば、私たちの生活はより安全で、便利で、豊かなものになるでしょう。以下に、その具体的な応用例をいくつかご紹介します。

高齢者介護・支援: AIロボットが高齢者の行動を予測することで、転倒などの事故を未然に防ぐことが可能になります。例えば、ロボットが「このままだと家具にぶつかる」「床が濡れているので滑りやすい」といった危険を予測し、高齢者に注意喚起したり、サポートを提供したりできます。
パーソナライズされたサービス: 店舗や公共施設などで、AIロボットが顧客の行動を予測することで、個々のニーズに合わせたサービスを提供することが可能になります。例えば、ロボットが顧客の視線や移動パターンから興味を持っている商品を予測し、おすすめ情報を提供したり、クーポンを発行したりできます。
製造現場における協働作業: AIロボットが人間の作業者の行動を予測することで、より安全で効率的な協働作業が可能になります。例えば、ロボットが作業者の次の動作を予測し、部品を適切なタイミングで渡したり、作業空間を確保したりできます。
自動運転技術の高度化: 自動運転車において、AIが歩行者や自転車などの行動を予測することで、より安全な走行が可能になります。例えば、子供が飛び出してくる可能性を予測して事前に減速したり、歩行者に道を譲る判断をより的確に行ったりできます。
しかし、AIによる行動予測技術の発展は、倫理的な問題も孕んでいます。

プライバシーの侵害: 個人の行動を詳細に予測できるようになれば、プライバシーの侵害に繋がりかねません。行動予測技術の利用範囲を明確化し、個人情報の適切な管理と保護が不可欠です。
予測の誤りによる不利益: AIの予測は常に正しいとは限りません。予測の誤りによって、個人に不利益が生じる可能性も考慮する必要があります。
AIロボットが人間の行動を予測する未来は、私たちに多くの恩恵をもたらす可能性を秘めている一方で、倫理的な課題にも向き合っていく必要があります。技術開発と倫理的な議論を並行して進めることが、より良い未来を創造するために不可欠と言えるでしょう。