2026年7月21日 17:56
Xiaomi、ロボット学習でデータ量重視
Xiaomi-Robotics-1 shows that more data beats bigger models when training robots to move
3行まとめ
- •Xiaomi-Robotics-1を発表
- •10万時間超の人手収集データで学習
- •モデル拡大よりデータ量が有効
詳細
背景
ロボットに人間のような動作を学習させる際、これまではモデルサイズの拡大が重視されてきた。Xiaomiは新たなロボット基盤モデル「Xiaomi-Robotics-1」の開発において、モデル規模よりも学習データの量を重視するアプローチを採用した。
内容
Xiaomiはロボット自体ではなく、カメラを搭載したハンドヘルド型グリッパーを人間が操作して収集した10万時間以上の動作データを用いてXiaomi-Robotics-1を訓練した。実験の結果、モデルサイズを大きくするよりも学習データを増やす方が性能向上への寄与が大きいことが判明した。データ量を増やしても性能の伸びはまだ頭打ちになっておらず、さらなる改善余地があることも示された。ただし、現時点での絶対的なタスク成功率は依然として低い水準にとどまっている。
今後の影響
この結果は、ロボット学習において高価なロボット実機を使わずに人手による動作データ収集をスケールさせる方が効率的である可能性を示唆する。今後、データ収集手法の効率化や成功率向上に向けた研究が進むかが注目される。
なぜ重要か
ロボット学習はデータ量拡大がモデル拡大より効果的と判明し、AI開発の設計方針に示唆を与える
元記事を読む — The Decoder