しんたろーのITアカデミー
技術で稼ぐを、実体験から。SNS運用の自動化・AI活用・収益化を、個人開発者が自分で試した結果から発信しています。
タグ: #ロボティクス
すべての記事を表示
·28 views·しんたろー
なぜGemini Robotics ER 2で開発が変わるのか｜物理推論による自律エージェント構築の完全ガイド
画面の中のテキスト生成やコード出力に追われていたAIは、物理法則を理解する領域に突入した。 Googleが公開したGemini Robotics ER 2は、連続する動画からリアルタイムで空間を理解し、タスクの失敗を判断してやり直す物理推論エージェントの脳だ。 認識、推論、実行。この3つが合流した今、開発スタックは変化している。開発者目線で解説する。
·136 views·しんたろー
なぜGoogleはAIを物理世界へ導くのか｜DeepMindの空間認識技術と開発者が進むべき道
答えは「チャット」の先にある。Googleが描く物理AIの正体 Googleが動いた。 単なるチャットボットのアップデートではない。 デジタルな個人データと物理的な空間認識を統合する動きだ。 「メールの要約」から「出張の荷造り支援」へ、AIの役割が変化している。 Google I/O 2026の対話ステージで示されたのは、AIが画面を飛び出し、物理世界を認識する未来だ。
·154 views·しんたろー
Gemini Robotics-ER 1.6でロボットが指差し認識する仕組み｜開発者が知るべき物理世界接続の完全ガイド
物理世界とデータ処理の壁 AIが画面の中から飛び出した。 ロボットが現実空間を理解し始めた。 これからの主戦場は物理世界との接続だ。 空間を認識し、計器を読み取り、瞬時に判断する。 それを支えるのは、データの前処理とメモリの圧縮技術だ。 次世代エージェント開発の勝敗はここで決まる。 ロボットが現実を理解するプロセスの全貌 AIが現実の空間を認識する能力が向上した。
·189 views·しんたろー
Anthropicが発表。なぜClaudeはNASA火星探査車を動かせたのか。社内の古いシステム開発が変わる理由
火星での400メートル。AIが物理世界をハックした日 2025年12月。 地球から3億6200万キロ離れた場所で歴史が動いた。 NASAの火星探査車Perseveranceが、AIの作成したルートで400メートルの自律走行を成功させた。 僕が昨日書いた正規表現は3文字でクラッシュしたというのに。 使われたのはAnthropicのAIモデルであるClaudeだ。