Solana上に構築されたロボティクスネットワークBitRobotは、2,000時間の都市ナビゲーションデータをオープンソース素材として公開しました。これは身体性人工知能(embodied AI)が直面する最大の課題の一つ、つまり大量の実世界インタラクションデータの獲得に対処することを目指しています。

同プロジェクトは、ブロックチェーン技術を活用して貢献を追跡し参加者に報酬を与える、ロボティクスデータセットの分散型マーケットプレイスを開発中です。このアプローチは、大勢の作業者が遠隔でロボットを操作して訓練データを生成する中央集権的な遠隔操縦(テレオペレーション)施設に代わるものとして構想されています。

新たに公開されたFrodoBots-2Kデータセットは2,000時間の都市ナビゲーションデータを含み、従来の公開データセットで利用可能だった約60時間を大きく上回り、AI研究者にナビゲーションシステムの訓練のための大幅に大きなリソースを提供します。

遠隔操作の歩道ロボットからオープンなAIデータへ

BitRobotは当初FrodoBotsという名で設立され、初期の活動はゲーマーが遠隔操作する歩道ロボットを中心としていました。参加者は宝探し風のアクティビティの中で機械を操作し、実世界のナビゲーションシナリオからデータを生成しました。

この情報はその後FrodoBots-2Kとしてまとめられ、公開されました。報道によれば、DeepMind、Meta、カリフォルニア大学バークレー校に関連するチームが、ナビゲーションモデルの開発において既にこのデータセットを利用しています。

同プロジェクトは、実世界のデータがロボティクス開発における最も重要な制約の一つであり続けるとの見解です。BitRobotの社長であるJonathan Victor氏は、ロボットは管理された実験室環境だけからではなく、予測不可能な環境やインタラクションから学ばなければならないため、業界のニーズは計算能力やモデルアーキテクチャを超えると主張しています。この課題は大規模言語モデルの軌跡と類似しており、LLMはインターネット規模のテキストコーパスが利用可能になると急速に進歩しましたが、身体性AIにはこれに相当する物理インタラクションデータの供給源がなく、FrodoBots-2Kのようなオープンな公開はそのギャップを埋める試みの一つです。

この課題に対処するため、BitRobotは異なるカテゴリーのロボティクスデータを収集する目的別のサブネットを設立しました。これには都市ナビゲーションや身体的巧緻性を要するタスクが含まれ、単一の中央集権的な収集システムに依存せず、専門的なデータセットを狙えるようになっています。

ウェアラブルカメラがデータ収集を拡大

BitRobotの主要ツールの一つがRoboCapで、約1,000ドルの価格で6台のカメラを搭載したウェアラブルデバイスです。この機器は一人称視点の映像と手の動きを記録し、パン屋や工場などの環境で人々が日常的な作業を行う際にデータを収集できるようにします。

同社は、データセットに反映される実世界シナリオの範囲を広げるため、作業者やその他の貢献者にデバイスを配布する計画です。参加者は提供する情報の新規性と有用性に基づいて報酬を得ることが期待されています。

採点メカニズムは反復的なデータよりも珍しい、あるいは価値のある状況を優遇するよう設計されており、貢献者が従来の高度に管理されたデータ収集作業では生まれにくいシナリオを撮影する動機になる可能性があります。

Solanaがブロックチェーン基盤を提供

SolanaはBitRobotの基盤となるブロックチェーンインフラとして、貢献の追跡、会計、支払いを支えています。比較的低いトランザクションコストにより、地理的に分散したネットワーク全体で参加者に報酬を支払うことが実用的になることを意図しています。

Victor氏は、Solanaの開発者ツールと確立された開発者コミュニティを、このブロックチェーン上にプロジェクトを構築する決定の重要な要因として強調しています。

BitRobotはまた、Access ID資格情報を活用し、貢献者がロボティクス関連の評判を築けるようにしています。参加者は貢献に対してBoltsと呼ばれるデジタル報酬を獲得でき、参加・評判・報酬を結び付けるシステムを構築しています。

オープンなデータセット、ウェアラブルなデータ収集ハードウェア、ブロックチェーン基盤のインセンティブを組み合わせることで、BitRobotは貢献者が価値ある実世界データを供給し、そこから生まれる利益を分かち合えるロボティクスネットワークの創出を目指しています。

データ所有権がロボティクス競争を左右する可能性

同プロジェクトの展開は、企業や学術機関が物理世界のタスクにロボットを訓練するより良い方法を求める中、身体性AIがますます重要な研究分野となっている時期に訪れています。主要なテクノロジー企業はロボット学習プログラムに多額の投資を行っており、希少な実世界データセットへのアクセスは企業間の競争要因となっています。小規模研究室や独立研究者の参入障壁を下げるFrodoBots-2Kのようなオープンな公開が分野全体で注目を集める理由の一つです。

SolanaにとってBitRobotは、金融取引や投機的活動を超えたもう一つの潜在的な応用例となります。2026年9月7日時点でSOLは104.60ドルで取引されており、直近24時間で0.66%下落していますが、トークンの市場パフォーマンスはネットワークの基盤技術とは別物です。

BitRobotの長期的な見通しは、その分散型モデルが中央集権的な代替手段と比較して競争力のあるコストで、より高品質で多様なデータセットを生み出せるかにかかっています。成功すれば、ネットワーク駆動型モデルはロボティクス開発者に実世界の訓練データへの幅広いアクセスを提供するとともに、これまで収集が困難だった情報を提供する個人や企業に新たなインセンティブを生み出す可能性があります。