アメリカ・カリフォルニア州アーバインに拠点を置くFieldAIは、ロボットの脳に相当する「基礎的な具現化AIモデル」の開発を目指し、これまでに約630億円（405百万ドル）を調達したと発表しました。
この資金調達は、8月に行われた最新のラウンドで約480億円（314百万ドル）が集められ、Bezos Expedition、Prysm、Temasekが共同リードを務めたということです。その他の投資家には、Khosla Ventures、Intel Capital、Canaan Partnersなどが含まれています。
具現化AIは、テキストや画像を処理する従来のAIとは異なり、物理的なロボットを制御するAIを指します。FieldAIは「Field Foundation Models」と呼ばれる、物理学に根ざした汎用的な具現化AIモデルを構築しており、これによりロボットは新しい環境に迅速に適応し、リスクを意識することができるとしています。
FieldAIの創業者兼CEOであるアリ・アガ氏は、インタビューで「ミッションは、異なるロボットタイプや多様な環境に対応できる単一のロボット脳を構築することです」と述べています。「新しい環境に進出する際にはリスクと安全性を管理する必要があり、それがロボット工学における根本的な課題でした」としています。
アガ氏は、ロボットが新しい環境で安全に学習できるようにするためには、AIモデルに物理学の層を追加することが鍵であると述べています。これにより、ロボットは新しい環境で意思決定を行うための追加情報を得ることができ、従来の大規模言語モデルのように次に何をすべきかを単に反応するだけではないということです。
また、AIの幻覚が少量であれば問題ない場合もありますが、危険な環境で作業するロボットや人と共に働くロボットにとっては問題になる可能性があるとしています。
「突然、自分がどれだけ知っているか、知らないことがあるか、または意思決定を行う際の自信度がどれくらいかを感じ始めます」とアガ氏は述べています。「ネットワークがそれにアクセスし始めると、より安全な決定を行うようになります。単に『次のアクションはこれだ』と吐き出すだけでなく、自信度を示し、顧客はリスクのしきい値を定義でき、ロボットはそれに反応するのです」としています。
アガ氏は、NASAやマサチューセッツ工科大学（MIT）などで様々な役割を通じてこのアイデアに取り組んできました。技術的な突破口を達成し、異なるタイプのロボットに対応する単一のロボット脳を開発できたことから、FieldAIを設立したということです。
2023年に会社を設立して以来、FieldAIは建設、エネルギー、都市配送などの業界で契約を結んでいますが、顧客名は明かしていません。
この資金は研究開発を支援し、モデルの顧客への展開と海外へのさらなる拡大を進める方針です。
アガ氏はFieldAIのアプローチを人間の進化に例え、「異なる環境で様々なタスクを行えるように進化し、迅速に学習する能力を持つことがロボット工学において必要であると信じています。特定のユースケースに最適化することは可能ですが、それは私たちが目指す市場ではありません」と述べています。