GTC展示会場には、自分で歩行、運転、飛行できるロボットや、クネクネと滑りながら進むことのできるロボットなど多くの高度な自律的なマシンで溢れていましたが、注目を集めたのは、250 ドルの JetBot でした。

GTC 2019 において、NVIDIA の創業者/CEO のジェンスン フアン (Jensen Huang) が小型でありながらパワフルな 99 ドルの AI コンピューターである Jetson Nano を活用した JetBot を紹介しました。ロボットクリエーターが自身のロボットの作り方を説明するセッションでは、この JetBot が数百人の出席者の注目の的となりました。
構成部品（BOM）はどうなっているかというと、Jetson Nano を含めてたった 250 ドルです。これには、カメラ、モーターとモーター ドライバー、それに小さな PiOLED ディスプレイまでいます。

入手性が高い安価な部品で構成されているものの、この小型ロボットは優秀です。その核となる Jetson Nano は高解像度センサーに対応しており、多くのセンサーを並行処理できるほか、それぞれのセンサーから入力されたイメージデータに対して複数の最先端ニューラル ネットワークを実行することも可能で、JetBot に驚異的な性能を与えています。

NVIDIAのJetson プロダクト・マーケティング・マネージャーであり、JetBot の共同制作者である矢戸知得は、次のように述べています。

「JetBot によって、ディープラーニング モデルのトレーニングと実装の方法だけでなく、データセットの集め方も学ぶことができます。オンボード カメラを使って得た画像をラベリングして、衝突を回避する方法をロボットに教えるためのワークフローすべてを学ぶことができるのです」

Jetson Nano がもたらすロボット

JetBot の核となっている Jetson Nano は、デスクトップ Linux にフル対応した状態で出荷されており、多くの人気周辺機器やアクセサリーと互換性があります。すぐに動かして試せるプロジェクトとチュートリアルにより、個人開発者は AI にすぐになじめるようになります。小さくてもパワフルな CUDA-X AI コンピューターは、472 GFLOPS の演算性能をもっています。また電力効率も優れており、消費電力はわずか 5 ワットです。

Jetson Nano を使ってロボットを組み立てるための説明は全てGitHub から入手することができますので、始めるのも簡単。ロボットが完成したら、次は基本的な動作から AI を活用した衝突回避に至るまでを網羅した教育用チュートリアルを楽しみながら試せます。さらに、自分のPCのウェブブラウザからロボットの全ての動作をインタラクティブに制御することもできます。

GTC では、JetBot の共同制作者の 1 人であるジョン・ウェルシュ (John Welsh) が、数百人の観衆にJetBot がミニチュアのレゴ シティの中を縫うように進むのを披露しました。

「ハードウェアもソフトウェアも全てがオープンソースです。これさえあれば、JetBotで学んだことを活かし、次は別の新しい部品、ハードウェアを用いて新しいオリジナルのロボットを作り上げることができるのです」とウェルシュは言っています。

JetBot で何ができるかはあなた次第なのです。