身体性AI · 研究と社会実装
現実世界で知覚し、考え、
現実世界で知覚し、考え、
行動するロボットを
Velnoriq は汎用的な身体性AIを開発しています。基盤モデルとハードウェアにより、機械が物理環境を理解し、実際のタスクを自律的にこなせるようにします。
知覚·マニピュレーション·移動制御·世界モデル·Sim-to-Real·
知覚·マニピュレーション·移動制御·世界モデル·Sim-to-Real·
技術領域
身体性AIのスタック全体を、ひとつのシステムで
生のセンサーデータから器用な動作まで。物理世界で学習するための統合パイプラインです。
👁️
マルチモーダル知覚
視覚・深度・触覚・固有感覚を統合し、周囲の状況をリアルタイムで一貫して把握します。
🦾
器用なマニピュレーション
初めて見る物体でも、把持・組立・道具の使用をクローズドループ制御で実現します。
🧭
自律ナビゲーション
動的で整備されていない、GPSの届かない環境でも安定した移動と経路計画を行います。
🧠
世界モデル
行動の結果を予測し、実行前に数手先まで計画できる予測モデルです。
🔁
Sim-to-Real 転移
大規模並列シミュレーションとドメインランダム化で、現場でも通用するスキルを学習します。
🛡️
安全性と監督
ハード制約、人間による監督、監査ログをすべての導入に組み込んでいます。
プラットフォーム
行動のための基盤モデル
Velnoriq Core は多様な身体データで学習し、ロボットの形態を越えて汎化します。同じポリシーでアーム、移動台車、ヒューマノイドを動かせます。
パートナーになる- 1観測センサー情報を世界の共通表現へと統合します。
- 2推論モデルが予測・計画し、次の行動を選びます。
- 3行動低遅延の制御がフィードバックを受けながら実行します。
- 4学習すべてのやり取りがフリート全体のポリシーを改善します。
10M+
1日あたりのシミュレーション軌道
6
対応ロボット形態
<50ms
知覚から行動までの遅延
24/7
フリートによる継続学習
アプローチ
複雑な物理世界のためにつくる
汎用知能には身体が必要だと私たちは考えています。大規模学習と実機を組み合わせた研究を進めています。
📦
データフライホイール
実環境での運用とシミュレーションが互いを補い合い、能力を継続的に積み上げます。
⚙️
ハードウェア非依存
ゼロから再学習することなく、新しい機体やセンサーに適応する単一のスタックです。
🔬
研究主導
制御・計画・汎化の未解決課題が、私たちのすべての製品を動かしています。