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【フィジカルAIスタートアップ立ち上げメンバーを募集します!!🔥】
自分の残りの人生をフィジカルAI実現にAll inすることにしました.
一緒に夢を追う同志を募集します!
現行のロボットの関節角度を出力するVLA等のアルゴリズムでは,ロボットの機種が変わったら上手くいかないし,EgoCentricのデータ等を同一学習アルゴリズムにいれることができず,データ収集もスケールしません.
そこで今取り組んでいるのは,ロボットに3次元の物理空間を学習させること.ロボットには,関節をどう動かすかを学習させるのではなく,実際の物理現象を学ばせます.この手法が実現できたら,どんなモダリティ(テレオペ,シミュレーション,UMI, 動画, etc..)だろうと,同一空間でロボット学習ができ,さらには成功例だろうと失敗例だろうとオペレータがいないロボット軌跡ですら学習に使え,一気にスケールできると思う.そのためのデータ基盤や基盤モデルを開発します.
既に大手企業数社の有償PoCが決まっており,至急一緒に働けるメンバーを募集します!!
勤務地は渋谷です(実機使うので基本リモート不可)
少しでも興味ある人はDM or コメントください👇️ 簡易的な応募フォームをお送りさせてただきます!! 正社員,業務委託,副業,インターンOKです.
ロボットxAIに情熱がある人に来てほしいです❤️🔥 まずはお話ししましょう!
こちら毎日面談してます! フィジカルAIやり始めるなら,元年の今!興味ある人はぜひDMください.応募フォーム送らさせていただきます🙏
(今後の人員拡大の際は優先的にお声かけさせていただきますのでぜひ😎
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そこで今取り組んでいるのは,ロボットに3次元の物理空間を学習させること.ロボットには,関節をどう動かすかを学習させるのではなく,実際の物理現象を学ばせます.この手法が実現できたら,どんなモダリティ(テレオペ,シミュレーション,UMI, 動画, etc..)だろうと,同一空間でロボット学習ができ,さらには成功例だろうと失敗例だろうとオペレータがいないロボット軌跡ですら学習に使え,一気にスケールできると思う.そのためのデータ基盤や基盤モデルを開発します.
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かめ@フィジカルAIを本気で実現させたい retweeted
Replying to @usdatascientist
学習ロードマップが実践的で参考になります。Git&DockerからPython、統計、数学、MLと進むのが良いですね。AIエージェントを活用すれば深層学習や強化学習がもっと身近になります。易しい本推奨も同感です。
スタートアップ立ち上げメンバー募集にDMしてくれた人たちの多くが「講座受講してました!」とか「それでデータサイエンティストになれたんです!」とか言ってくれるのが本当にエモすぎるよ・・・・
最近は全然クーポンも出してなかったし,告知もしてなかったけど,今回クーポン出したので是非使ってね↓
リアルでも,「受講してお世話になったので」と恩返し的に立ち上げを手伝ってくれている友人が何人かいて,そのおかげで人員募集できるとこまできてる
フィジカルAIやるならまずはデータサイエンスをゼロから学ぶ必要がある(今のロボットAIの課題はハードではなく"AIモデル"です)
僕は全170時間のゼロから学べるデータサイエンス講座作ったわけだけど,最近はクーポンも出してなかったですが,結構要望もらうので,3日間限定の8月クーポン「DATAWOKAGAKUAUG26 」出しました.
勉強したい人,使って下さい.講座の詳細(基本この順番でやってください)👉
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こちら,ようやく全員に応募フォーム送れた・・・かな?(VC,協業の方すみません,まだ返信できてない人多数)
50を超えたあたりから数えてませんが,どういうわけか海外(中国,インド,インドネシア,台北,ガーナ, etc..)からも多くDMをいただきました😇
東大,京大始め,PhDホルダーやICRA, IROS常連,Kaggle Masterなど,優秀な方々
「とにかく一緒に働きたい」と言ってくれるアツい若者から,本当にみなさんありがとうございます.
今後人員拡大時には最優先に声かける!
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現行のロボットの関節角度を出力するVLA等のアルゴリズムでは,ロボットの機種が変わったら上手くいかないし,EgoCentricのデータ等を同一学習アルゴリズムにいれることができず,データ収集もスケールしません.
そこで今取り組んでいるのは,ロボットに3次元の物理空間を学習させること.ロボットには,関節をどう動かすかを学習させるのではなく,実際の物理現象を学ばせます.この手法が実現できたら,どんなモダリティ(テレオペ,シミュレーション,UMI, 動画, etc..)だろうと,同一空間でロボット学習ができ,さらには成功例だろうと失敗例だろうとオペレータがいないロボット軌跡ですら学習に使え,一気にスケールできると思う.そのためのデータ基盤や基盤モデルを開発します.
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一晩で40以上のDMいただきました.本当にありがとうございます!
今回応募いただいた方は今後の人員拡大時に優先してお声掛けします.立ち上げのタイミングで「入りたい」と言っていただけたことが何より嬉しい.一生忘れません.
そして,フォロワーが一晩で200人増えました笑 それだけ多くの人がフィジカルAIに興味を持っているということ.
今まで「深層学習やってたけどフィジカルAIはやったことない」という人,ほとんどそうです.やり始めるなら今!
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現行のロボットの関節角度を出力するVLA等のアルゴリズムでは,ロボットの機種が変わったら上手くいかないし,EgoCentricのデータ等を同一学習アルゴリズムにいれることができず,データ収集もスケールしません.
そこで今取り組んでいるのは,ロボットに3次元の物理空間を学習させること.ロボットには,関節をどう動かすかを学習させるのではなく,実際の物理現象を学ばせます.この手法が実現できたら,どんなモダリティ(テレオペ,シミュレーション,UMI, 動画, etc..)だろうと,同一空間でロボット学習ができ,さらには成功例だろうと失敗例だろうとオペレータがいないロボット軌跡ですら学習に使え,一気にスケールできると思う.そのためのデータ基盤や基盤モデルを開発します.
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こちら想像以上に多くの方からDMいただきまして,現時点でDMいただいた志願者の全員には応募フォームをお送りさせていただきました.
(一律応募フォームを送させていただいてます.お手数おかけしますが,ご理解いただけると幸いです.)
また,協業,VCの方々への返信は明日以降にさせてください🙏
全員の熱いメッセージを読み,一つ一つ返信していたらこんな時間になってしまいました.今日はもう寝ます.ここからのDMには明日対応します・・・!!!😎
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今回の募集を機に,プロフィールの方も変更しました.
米国の大手TechにてAIのモデル開発に従事していました.また,深層学習等のデータサイエンス講座を作り,4.7万人以上の受講生がいます.学位は東大(ロボット研)で工学博士を取得しております.
元米AI開発者の新たな挑戦としてあたたかく見守っていただきたいです.
ロボット基盤モデルの開発にはDream Teamが必要です.同じくらいの熱量の人が集まって開発できたら最高です.
青春したい人,DMください.
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想像以上の反響で,本当に感激しております🙏
DMいただいた志願者の方に優先的に応募フォームを送付させていただいています.
また,VCの方々, 協業については個別にメッセージ送りますのでしばしお待ちください!
とにかく情熱がある人に来てほしいです!!
(地方の人からもDM来たりしていて本当に嬉しい・・・!!)
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投稿1時間ですでに多くの方からDMいただいてます🙇♂️🙇♂️ へDMいただいた方、全員に必ず返信します💪お待ち下さい!
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こちらのポストは、言葉足らずでしたね、もし不快に思われた方がいたら申し訳ない。
ここで言っているMLは毎年1万以上の論文がなだれ込んでくる分野の話をしています。教科書で学べる機械学習の話ではないつもり。
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もちろんロボット人材も貴重だし、その分野をちゃんとこなすのは難しい。けど、ことフィジカル”AI”の人材といったらやっぱ必要なのは深層学習の深い知見であり、それは枯れてない技術なので毎年無数の論文がでていて誰もキャッチアップできてないのが実情という背景です。そもそもフィジカルAIの課題というのは深層学習側にあると思ってる
フィジカルAIやるならまずはデータサイエンスをゼロから学ぶ必要がある(今のロボットAIの課題はハードではなく"AIモデル"です)
僕は全170時間のゼロから学べるデータサイエンス講座作ったわけだけど,最近はクーポンも出してなかったですが,結構要望もらうので,3日間限定の8月クーポン「DATAWOKAGAKUAUG26 」出しました.
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全て⭐︎4.7以上で日本一です(計4.7万人ほど受講してます)
Docker
udemy.com/course/aidocker/?r…
Git
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Python基礎
udemy.com/course/python-ai/?…
DS Python
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統計学
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機械学習
前編
udemy.com/course/mlpython-1/…
後編
udemy.com/course/mlpython-2/…
本番編
udemy.com/course/mlpython-3/…
深層学習超入門
第一弾
udemy.com/course/deeplearnin…
第二弾
udemy.com/course/deeplearnin…
第三弾←NEW!!
udemy.com/course/deeplearnin…
今の日本のフィジカルAIやってる会社のほとんどはπ0とか0.5のファインチューニングとかなんだけど,
僕はどうもアクション空間として「ロボットの関節角度ラベル」というのがしっくりきません.
人間が思考して行動する際も,腕の角度を出力して行動するわけじゃないし,
ロボット変わったら使えないし,
データもそのロボット分しか使えない
脳死でπ0.5とか回すんじゃなくて本気で課題と向き合うと,今のアルゴリズムに根本問題があることに気づく
全然告知できてないですが,こちら,お盆期間中までということで,今週末までとさせていただきます🙏
フィジカルAIやりたい人,まずは機械学習,深層学習の基礎固めから😎
完全にゼロから学べる数少ない動画教材です


