ロボット工学は、孤立した能力がもはや制限要因ではない地点に到達しました。ロボットは物をつかみ、歩き、ドアを開け、短い指示に従うことが、信頼性を高めながらできるようになっています。しかし、継続性が依然として崩壊しています。タスクが部屋、物体、時間にまたがる瞬間、自律性は破綻します。計画はリセットされ、文脈は失われ、システムはシステムでなくなります。
テーブルから食洗機へのタスクは、異なる閾値を示しています。印象的に見えるからではなく、それが一貫性を保つからです。
Alper Canbekにとって、家庭用ロボット工学の中心的な課題は、機械的な洗練さやモデルサイズではなく、継続性です。Sunday Roboticsのロボット学習・基盤モデル研究の創設ディレクターとして、最近のステルスからの公開立ち上げがロボットデータ収集に関する業界の考え方を再構築したCanbekは、具現化AI、大規模生成モデリング、実世界への展開の交差点で活動しています。この役割において、彼は自律システムが短いデモンストレーションから持続的な運用へと移行する方法を定義する手助けをしています。彼の仕事は、ロボットが時間、空間、物理的相互作用を通じて意図を運ぶことを可能にする学習システムの構築に焦点を当てており、これは歴史的に研究プロトタイプと真に使用可能な機械を分けてきた能力です。
「自律性は記憶が失敗するときに失敗します」とCanbekは言います。「システムがその目的を前進させることができなければ、能力は問題ではありません。」
このタスクは、単一の自律実行において3つの問題を共存させることを強制します:長期計画、細かい器用な操作、部屋規模のナビゲーション。どれも独立して解決できません。どれか1つが失敗すれば、チェーン全体が崩壊します。これをデモンストレーションではなく、システム問題として扱うことが、この研究をより広い分野にとって有益なものにしています。
世界をリセットしない長期計画
ほとんどのロボットの成功は、依然として短い時間枠内で動作しています。アクションは数秒以内に実行、評価、修正されます。家庭のタスクはそのようには機能しません。それらは数分にわたって展開し、複合的な依存関係があり、クリーンなリセットポイントがありません。
「実際の環境はクリーンな実行に敵対的です」とCanbekは言います。「自律性の尺度は、条件が変化する中でシステムが一貫性を維持できるかどうかです。」
これはまさにテーブルから食洗機へのタスクが初めての種類の技術的成果を構成する場所です。単一の自律実行において、システムは33の独自の器用な相互作用、68の総相互作用イベント、130フィート以上の自律ナビゲーションを、リセット、遠隔操作、タスクセグメンテーションなしで持続的に実行します。計画は瞬間に局所化できません。各決定は、システムが推論し続けなければならない将来の状態にシステムをコミットします。
最近の学術調査はこのギャップを強調しています。2025年の研究論文は、知覚と制御の進歩にもかかわらず、長期タスクの実行が、ロボットが非構造化環境で自律的に動作することを妨げる主要な障壁の1つであることを指摘しています。問題は知覚精度だけでなく、時間の経過とともに一貫した意図を維持することです。
システムに数十の相互依存するアクションを計画させることによって:合理的な順序でオブジェクトを処理し、反射ではなく記憶を持ってスペースをナビゲートすることにより、テーブルから食洗機へのタスクは重要な意味での独創的な貢献を示しています:計画をローカル最適化のシーケンスではなくシステム全体のプロパティとして扱うときに、長期家庭自律性が達成できることを示しています。
第一級の制約としての器用さ
操作はしばしばローカルな問題として扱われてきました。把持品質、力制御、指の配置は孤立して最適化されます。家庭のタスクはその抽象化を崩壊させます。器用さは計画から切り離せなくなります。
「操作をボルトオン機能として扱うことはカテゴリーエラーです」とCanbekは言います。「実際の環境では、オブジェクトの扱い方が、システムが次に安全にできることを決定します。」
テーブルから食洗機へのタスクでは、ロボットは劇的に異なる物理的特性を持つオブジェクトを扱わなければなりません:脆いガラス、硬いセラミック、柔軟な包装、金属製の食器。各相互作用は次を制約します。不適切に配置されたワイングラスはすぐには失敗しません;スペースがなくなるか力の余裕がなくなるときに、後で失敗します。
これは単一のタスクを超えて重要です。国際ロボット連盟の2025年サービスロボット見通しによると、家庭用ロボットの故障モードは、単一点の誤りではなく、時間の経過とともに複合する操作エラーに圧倒的に結びついています。信頼性は、エラーが伝播する方法に依存し、発生するかどうかには依存しません。
器用さをこのようにフレーム化することで、それをモーター制御問題からシステムレベルの設計選択へとシフトします。
文脈を保持するナビゲーション
ロボット工学におけるナビゲーションは、しばしば反応的な制御ループとしてフレーム化されます:知覚し、移動し、修正する。そのフレーミングは制約された環境では機能しますが、目標が部屋に分散し、頻繁にロボットの視野を離れる家庭では崩壊します。家庭環境では、ナビゲーションは動きについてよりも、環境が変化する間に意図を維持することについてです。
テーブルから食洗機へのタスクでは、ナビゲーションはシステムの残りの部分から孤立できません。ロボットは、将来の経路と制約を変更するオブジェクトを操作しながら、空間的文脈を保持する必要があります。部屋間の各移動は、運ばれているもの、すでに配置されているもの、未完成のままのものに依存します。空間的文脈が失われると、回復は増分的ではありません;タスクは完全に失敗します。
「ナビゲーションは目的に結びついているときにのみ意味を持ちます」とCanbekは言います。「効率的に移動できるが、なぜ移動しているのかを覚えていないロボットは、有用な意味で自律的ではありません。」
この再フレーミングは、多くの既存システムにおける広範な制限を露呈します。最短経路または障害物回避のために最適化されたナビゲーションスタックは、静的な目標と安定した環境を想定しています。家庭のタスクは両方の仮定に違反します。ロボット自身のアクションが環境を再形成し、目標は長い間隔の後にのみ再出現し、反射ではなく継続性を要求します。
これが1つのタスクを超えて重要な理由
テーブルから食洗機への結果は、ロボットがすべての家庭に対応できる準備ができていると主張していません。それはより狭く、より重要な主張をしています:長期自律性は、統一されたシステムとして扱われるとき、解決可能なエンジニアリング問題になっています。
業界の勢いはこのフレーミングを支持しています。マッキンゼーの2025年AI対応ロボット工学の見通しは、次の価値の波は新しいスキルからではなく、実世界の制約の下で既存のスキルを確実にチェーンできるシステムから来ることを強調しています。信頼性が、新規性ではなく、ボトルネックです。
影響は家庭用ロボット工学を超えて広がります。持続的な自律性を必要とする任意の環境—医療施設、物流ハブ、または公共インフラ—は同じ構造的課題に直面しています。
「私を興奮させるのは1つのタスクではありません」とCanbekは結論づけます。「それは、継続性が解決されると、他のすべてが複合するという考えです。スキルはデモであることをやめ、ビルディングブロックになり始めます。」
ロボット工学の未来は、孤立したブレークスルーによって定義されません。それは、自律性が持続できるかどうかによって定義されます。
