NEURA RoboticsとNXAIが提携、認知ロボットに長期記憶を実装へ

NEURA RoboticsとNXAIは2026年10月20日、認知ロボット向けの記憶機能を共同開発する提携を発表した。NEURAのフィジカルAIスタックとNXAIのxLSTMアーキテクチャを統合し、Neuraverseプラットフォームに2つ目のモデル選択肢を追加する。

2つの柱からなる提携

発表によると、ドイツのメッツィンゲンから発表されたこの提携は、2つの取り組みで構成される。共同開発は、フィジカルAI向けのNEURAのマルチモーダル基盤モデルであるNeuron AIを基盤とする。このモデルは、3Dビジョン、触覚、音声、ロボットの状態、言語を記憶機能と組み合わせる。両社は、NEURAのフィジカルAIスタックにxLSTMを統合する。発表では、xLSTMはNXAIが開発した再帰型アーキテクチャであり、長い系列にわたって状態を効率よく保持・更新できると説明されている。NXAIはさらに、自社のxLSTMベースのモデルをNeuraverseプラットフォームで利用可能にする計画だ。このモデルはNeuron AIと並ぶ形で提供される予定だが、発表では、これはすでに実現した提供ではなく、今後の計画として示されている。

「日常生活や産業で本当に役立つロボットには、記憶する能力が欠かせません」と、NEURA Roboticsの創業者兼CEO、David Regerは発表で述べた。Regerは、Neuron AIを基盤、Neuraverseを外部のAI技術をロボットに導入するためのプラットフォーム、そしてNXAIをその記憶機能の拡充を担うパートナーと位置づけた。

NXAIの創業者であるSepp Hochreiter教授は、記憶と経験があるからこそ、ロボットは多くの段階にわたるタスクを確実に遂行できると述べ、NXAIとNEURAは力を合わせ、その強みをフィジカルAIに取り入れると語った。

作業記憶とエピソード記憶

発表では、物理的な機械にとって記憶が重要な理由を説明するため、ロボットとチャットボットが対比されている。チャットボットはリクエストを1件ずつ処理する一方、ロボットは知覚、判断、行動を1秒間に何度も繰り返す連続的なループの中で動作し、場合によっては勤務時間全体にわたってその動作を続ける。発表では、記憶を2つの段階に分けている。作業記憶は、部品をすでに挿入したか、ドアが開いているか閉じているか、スタートボタンを押したかといった、タスクの直近の状態を扱う。エピソード記憶はさらに一歩進み、ある工程を繰り返し実行したロボットが、同じ状況に再び直面したとき、過去の経験を活用できるようにする。

Neuraverseとの統合とデータ管理

発表によると、計画中の統合が実現すれば、企業はすでに利用しているのと同じ学習・応用環境の中で、Neuraverseのツールチェーンを使ってNXAIのモデルを自社のタスク向けにファインチューニングし、NEURA Gymsでテストしたうえで、対応するロボットに導入できる。Neuron AIは引き続きNEURA独自のマルチモーダル基盤モデルとして、独立して開発される。今回の提携により、プラットフォームに2つ目のモデル選択肢が加わるほか、共同研究も行われる。企業は自社の工程に関する知識を自ら管理し、データやスキルを共有するかどうかを自分たちで決定できる。

各社が提供するもの

NEURAは、独自のマルチモーダル基盤モデル、ロボティクス、センサー技術、NEURA Gymsで得られる実環境の学習データ、産業現場への導入を支えるプラットフォームからなるフィジカルAIスタックを提供する。NXAIは、発表によれば、数十年にわたるAI研究の蓄積と、再帰型知能および記憶に対する根本的に異なるアプローチを持ち寄る。

NXAIはオーストリアのリンツに本社を置くディープテック企業で、主な研究分野は時系列データとロボティクス向けのxLSTMモデルだ。同社は自社サイトで、自らをフロンティア研究所と説明し、独自のxLSTMメモリーアーキテクチャによって状態追跡が可能になり、現在主流のTransformerアーキテクチャを上回る性能を発揮するとしている。HochreiterはNXAIの共同創業者兼最高科学責任者であり、同社はJKU Linzをはじめとする研究機関と緊密に連携しているという。NXAIはまた、TiRexの名称で時系列分析に基づく専門特化型の世界モデルを開発しているほか、神経記憶階層とメモリールーティングを基盤とする大規模な世界モデルを、ロボティクス分野への応用に向けて開発するとしている。

NEURA Roboticsは2019年に創業し、メッツィンゲンに本社を置く。同社は、見る、聞く、感じる、学ぶ能力を備えた認知ロボットに加え、それらを大規模に導入するために必要なソフトウェア、AI、データ基盤を開発している。また、Neuraverseを、ロボットが継続的に学習し、スキルを共有するオープンなエコシステムと説明している。

NEURAの製品資料によると、Neuron AIは「知覚・言語・行動」モデルであり、3Dビジョン、触覚・力覚トルクデータ、音声、ロボットの状態、言語を時間軸に沿って1つの共有空間に符号化し、それらを単一の行動系列に変換する。このモデルはクラウドに接続せず、ロボット上でローカルに動作し、メッツィンゲンで社内開発・学習された。学習には、実環境のロボットデータ、シミュレーションで拡張したデータ、人による実演データの3種類を用い、SchaefflerやBoschを含む産業企業とのデータ提携によって補完している。NEURAによると、Neuron AIは5種類のロボット形態で動作する。その内訳は、4NE-1 Gen 3と4NE-1 Gen 4、車輪型の4NE-1、さらに2種類の両腕型プラットフォームだ。

パートナー各社が掲げる中長期的な目標は、ロボットが個々のスキルを実行するだけでなく、時間をかけて経験を積み重ねられるようにすることだ。発表では、この目標をNeuraverseの構想と、NEURAが「Robot Skill Economy」と呼ぶ考え方に結び付けている。そこでは、現実世界での相互作用を通じて獲得したスキルが磨かれ、機械や環境を越えて受け継がれていく。