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枢途科技（SYNAPATH.AI）はどんな会社？
中国・深圳にて2024年に設立されたスタートアップになります。フィジカルAI用データインフラ構築を事業の柱としています。
いま、この会社のコア技術である「SynaData」がAI業界で非常に注目されています。
コア技術「SynaData」
枢途科技の林嘯CTOは、インターネットがロボットにとって「無料の学習の場」になりつつあると指摘
SynaDataの画期的な点は自動で２D動画を３Dデータ変換する点になります。もう少し砕けた言い方にすると、自動でネット上にある普通の動画（単眼カメラの映像）をロボット訓練用データとして使える情報に変える技術になります。
一般的なWEB動画や作業動画を以下の流れで
ロボットがそのまま模倣できるような軌跡データ・作業シーケンスに変換します。
①ネット動画を大量に収集
②人と物体の動き・関係を解析
③3D・物理情報を推定
④ロボット用の標準フォーマットに変換
従来のデータ収集方法
従来の方法
1.ロボット本体 + センサー + 人手
コストは高い。また、人手作業になるため、1データあたり数分～数十分と時間がかかります。
２.シュミレーションによる学習
コストは安い。しかし、現実世界の物理法則との間に「sim2realギャップ」と呼ばれるズレが生じます。
従来のデータ収集における課題
| 課題 | 内容 |
|---|---|
| データ収集コストが高すぎる | ロボット・センサー・ラベリング全てが高額 |
| データ量が圧倒的に不足 | 人手や実機では「人間レベルの多様性」を再現できない |
| マルチタスクが作れない | タスクごとに専用環境が必要で汎用化できない |
| 実世界の“自然なデータ”が取れない | sim2realギャップが生じる |
何がそんなに凄いのか（コストとスケール）
データ収集コスト大幅減
枢途科技の方法では、従来の「ロボット＋センサー＋人手で収集」する方法と比べて、データ収集コストを業界平均の約1/200（0.5％）まで削減できるとしています。（※１参照）
また、ネット動画を収集することで従来の課題を見事に克服しています。
| 従来の課題を克服 | 内容 |
|---|---|
| データ収集コストが安い | 従来の200分の１（※１参照） |
| データ量が桁違いに豊富 | 膨大なデータを自動収集できるため、「人間レベルの多様性」を再現可能 |
| マルチタスクが作れる | 複合的な作業の情報を収集できる |
| 実世界の“自然なデータ”が取れる | 現実世界の物理法則のデータが収集できる |
まとめ
枢途科技（SYNAPATH.AI）の取り組みは、今までフィジカルAI開発の障壁となっていたデータ収集の壁を壊す取り組みといえます。フィジカルAIに動きを教えるのではなく、「人の作業動画」を見てロボットが学ぶ。そんな時代がもう目の前にあるのかもしれません。
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参考文献：
日本経済新聞-中国･枢途科技、ネット動画をロボットの学習データに コスト大幅減
