ユニバーサルロボットがAIトレーニングシステム、モデルの学習と実行を支援：協働ロボット

Universal Robots（ユニバーサルロボット）はScale AIと共同開発したAIトレーニングシステム「UR AI Trainer」を発表した。人の動作をロボットが模倣するトレーニングセルを通じて、マルチモーダルデータを取得し、基盤モデルの現場適応を迅速化する。

[MONOist]

　Universal Robots（ユニバーサルロボット）は2026年3月16日（現地時間）、米カリフォルニア州で開催されたNVIDIAの年次イベント「GTC 2026」において、Scale AIと共同開発したAI（人工知能）モデルの学習と実行を支援するシステム「UR AI Trainer」を発表した。また、両社はURロボットで収集した大規模な産業用データセットを2026年内に公開する予定だ。

AIトレーニングシステム「UR AI Trainer」［クリックで拡大］ 出所：Universal Robots

　UR AI Trainerは、作業者が「リーダー」ロボットを直接操作し、その動きを「フォロワー」ロボットがリアルタイムで再現する「リーダー、フォロワー構成」を採用。この過程で同期記録された動作、力、画像といったマルチモーダルデータを用い、Vision-Language-Action（VLA）モデルの学習に必要なフィードバックループを構築する。

　従来のAI学習では、研究用ロボットで取得された低品質なデータや、視覚情報のみに依存したフィードバックが課題となっていた。新システムでは、UR独自のダイレクトトルク制御と力覚フィードバックを活用することで、対象物との物理的な相互作用を正確に記録できる。これにより、繊細な接触を伴う作業の再現性が向上し、研究室での検証から工場での実運用までのギャップを解消する。

　システムは「UR AI Accelerator」プラットフォーム上で動作し、Scale AIのソフトウェアと統合。GTC2026の会場では、2台の「UR3e」を操作して2台の「UR7e」を制御し、スマートフォンのパッケージング作業を行うデモを実施。取得したデータはScale AIのプラットフォームにリアルタイムで記録され、即座に再生できる。また、NVIDIAのOmniverseおよびIsaac Simを用いた仮想環境でのデータ取得プロセスも紹介された。

双腕のUR3eシステムを操作し、物理挙動を再現したシミュレーションを体験［クリックで拡大］ 出所：Universal Robots

2台のUR7eがスマートフォンのパッケージング作業を自律的に実行する実演［クリックで拡大］ 出所：Universal Robots

　URは、Generalist AIとも連携し、ロボット基盤モデルの実環境における性能を実証した。大規模かつ高品質なトレーニングデータと最新のモデルアーキテクチャを組み合わせることで、自律的な協調動作や器用な操作能力を可能にした。

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