置き換えるのではなく、人間のためのロボットを構築する時

ロボットと自律性の未来について考えることはエキサイティングです。自動運転車、消灯工場、都市の空中移動、ロボット外科医は世界中どこでも利用できます。ビルディングブロックが倉庫、小売店、農場、そして道路上で一緒になっているのを見てきました。今こそ、人間に取って代わるのではなく、人間のためのロボットを作る時です。

まだ h 長い道のりを歩んでください。どうして？物理的な世界で完全に自律的に動作することを目的としたロボットを構築するのは難しいからです。

人間は、目標を達成するために動的な状況に適応するのが非常に得意です。ロボットおよび自律システムは、非常に正確で応答性の高い多変量操作で非常に強力です。新世代の企業は、この2つを統合し、人間のために働くロボットを構築し、それらを置き換えるのではなく、その過程でいくつかの産業を再発明することに注意を向けています。

制限によるイノベーション

強化学習や敵対的ネットワークなどのMLの新しい方法は、ロボットシステムの速度と機能の両方を変革しました。

これらの方法は、次の場合に非常にうまく機能します。

1. よく知られたタスク用に設計されています。
2. 制約のある環境と限られた変数変換の範囲内。
3. ほとんどの最終状態がわかっている場所。

予期しない状況や「ルール」の可能性が低い場合、ロボットは人間よりも奇跡的にうまく機能することができます。

アマゾンのロボットを動力源とする倉庫は、制約のある環境（倉庫）で、多様性が制限され（構造化されたパス）、すべての最終状態がわかっている（タスクの変動が制限されている）、よく特徴付けられたタスク（商品の移動）の優れた例です。

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複雑な世界のロボット

複雑さと変動性が大きい、構造化されていない環境ではどうでしょうか。エラーや予期しない状況の可能性は、プロセスの複雑さに比例します。

現実の世界では、ロボットはこれまでに見たことのない状況に遭遇したときに何をするのでしょうか。その質問は、予想される環境に対するロボットの理解と矛盾し、未知の最終状態を持っています。

競合するロボットは、ロボットを現実の世界に導入する際に企業が直面している課題です。

アウディは彼らが2019年までにレベル3の自律性に達すると主張しました（更新：彼らは最近あきらめました）。 Waymoは、2,000万マイルを走行しましたが、運用上および地理的に制約があります。

テスラは、完全なロボット工場のアプローチから人間と機械の組み合わせに戻り、「自動化は、人間ができる複雑さ、矛盾、変化、および「問題が発生した」ことに対処できない」と述べています。

はい—この複雑な問題は解決されます—しかし、状況はまだ解決されていません。

現実の世界でこれらの問題を解決するために、テクノロジーのガードレールとして人間を実装しました。

自動運転車、ラストマイル配達ロボット、倉庫ロボット、ピザを作るロボット、床の掃除などのアプリケーションは、「ループ内の人間」が操作を監視することで、現実の世界で操作できます。

人間は、リモートオペレーター、AIデータトレーナー、または例外マネージャーのいずれかとして機能しています。

ヒューマンインザループロボティクス

「ヒューマンインザループ」は、前述の例のように、テクノロジーのペースを加速し、私たちが一生のうちに見るとは思わなかった機能を開放しました。

同時に、それは私たちが構築するユースケースを制限しました。コモディティスキルセットを中心にロボットシステムを設計する場合、タスクの範囲はそれらのスキルだけに限定されます。

自動運転車、配達ロボット、倉庫ロボットのトレーニングと操作には、すべて同じ一般的なスキルセットが必要です。

その結果、今日のロボットの能力は、主に人や物をナビゲートして識別する能力を中心に集まっています。

これらの企業がソリューションを市場に投入すると、すぐに2つの現実に気づきます。

（1）コモディティタスクにより、他の人も同様のソリューションを簡単に試すことができます（過去数年間に出現したAVおよび倉庫ロボット会社の数に見られるように）。

（2）高い労働流動性は賃金を押し下げるため、これらの解決策は、意味のある経済学を生み出すために、大量に人間を完全に置き換えるのではなく、完全に置き換える必要があります。たとえば、Waymo / Uber / Zooxは、最終的に利益を上げるために、ドライバーを削除して大量に操作する必要があります。

ロボット工学へのコモディティアプローチの結果、これらの技術開発者はループから人間を完全に置き換えることを余儀なくされました 実行可能なビジネスになるために。

ロボット工学と人間の交差点を変える

未解決の質問は、これは機械と人間の正しい交差点ですか？これは、人間の創造性でロボットの精度を活用するために私たちができる最善のことですか？

エキスパートインザループロボティクス

ロボットができることを加速するために、私たちは人間を置き換える試みから、ロボットと人間を密接に結びつけるソリューションを構築することに焦点を移す必要があります。ロボットが私たちの業界の重要なワークフローに参入するためには、専門家や訓練を受けた技術者を増強するためにロボットが必要でした。

一般的な航空、建設、製造、小売、農業、ヘルスケアなどの業界は、より安全で、より効率的で、より収益性の高いものになる可能性があります。オペレーターと技術者の人間の役割をマネージャーとストラテジストに変更します。

ヘリコプターのパイロットは、飛行と制御の管理の疲れるバランスから自分自身を解放することができます。建設機械のオペレーターは、繰り返しの動きではなく、戦略と例外に集中することができます。

製造施設は、労働者を解放して、手作業を疲れさせるのではなく、スループット、ワークフロー、および品質に集中させることができます。小売業者は、在庫の在庫に追いつくのではなく、顧客体験に集中することができます。

これらの業界はすべて、限られた労働力、非常に変化しやすい環境、ほとんど技術がなく、エラーのコストが高いという問題を抱えています。専門家と協力して機能するロボットシステムまたは自律システムを組み合わせると、コモディティのユースケースと比較して一連のダイナミクスから逆転する可能性があります。

企業は、オペレーターの経済性を有意義に変えるために、オペレーターを置き換えるのではなく、オペレーターを増強するだけでよいソリューションを構築できます。

エキスパートロボット世代のための構築

現世代の技術革新が始まり、新世代の企業がロボット工学と自律性を使用して、業界全体の運用エクスペリエンスを変更しています。

• 複雑な航空機の飛行制御を備えたSkyryse *などの革新的な企業。
• 建設中のロボット工学を構築しました。
• 製造におけるパスロボティクス。
• 鉱業におけるキャタピラー。
• 農業におけるブルーリバー。
• 海洋探査におけるSaildrone。
• 小売業のSimbeRobotics *。
• ヘルスケアにおける直感的な外科手術。

多くの重要な側面を共有するロボットソリューション：

• 人間のオペレーターと組み合わせることができる高度なレベルの自動化または自律性を導入します。
• 3つの価値の側面のうち少なくとも2つを提供します。それは、より安全な運用、運用コストの改善、資産の高い総利用率です。
• オペレーターの時間をより価値の高いタスクにシフトします。最終的には、複数の機能を並行して管理します。
• 主に、制御システムと知覚システムの両方でソフトウェア定義されています。
• 原資産のコストの20％未満の価格で、顧客の資産ベースに簡単に後付けできます。
• 経常収益と健全な利益率で「サービスとして」市場に参入できます。

テクノロジーは、人類に不可能を可能にする力を与えました。

不可能とは、より複雑な決定を桁違いに正確かつ迅速に行えることを意味します。それでも、非常に多くの産業が、人間の創意工夫と権威よりも人間の労働と運営に依存しています。

世界が社会的距離とリモートワークに適応するにつれて、人間が得意とすることを最大化し、残りをテクノロジーに任せるために、テクノロジーを私たちのことわざの外骨格として活用することがこれまで以上に重要になっています。

* VenrockはSkyryseおよびSimbeRoboticsへの投資家です