Nvidiaは、人間の活動を最初に観察して行動を起こすようにロボットを訓練する方法を開発しました。 最初のアプリケーションでは、ロボットはバクスターロボットを使用して、ラボ環境でカラーボックスとおもちゃ車を持ち上げて移動することを学びました。
そのような研究からの学習は、ロボットを訓練し、産業の場や家庭の人々と一緒に安全に働くことができるロボットを作成するために使用されます。
Nvidiaの主任研究者であるStan Birchfieldは、「製造環境では、同じ軌道を何度も繰り返し実行することに本当にうってつけですが、環境の変化には適応せず、タスクを習得しません。 ベンチャービートのインタビューで 「新しいタスクを実行するためにロボットの用途を変更するには、かなり低いレベルでロボットを再プログラムするために専門家を招集しなければならず、高価な作業です。 我々が興味を持っているのは、ノンエキスパートユーザがロボットに何をすべきかを単に示すことによって新しい仕事を教えることをより容易にすることです。
システムには、知覚、計画、および制御を実行する一連の深層ニューラルネットワークがあり、これらのネットワークは全体的に合成データに訓練されています。
バーチフィールド氏によると、現在、ロボット界にはパラダイムシフトが起こっている。 「現在は、GPUを使用して無制限に事前にラベル付けされたデータ（本質的に無償）を生成し、アルゴリズムをテストすることができます。 そして、これは潜在的に、より良いスケールでより安全な方法で、それらの周りの世界と交流する方法を学ぶ必要があるこれらのロボットシステムを開発することを可能にするでしょう。
この発見は、今日のロボティクスとオートメーションに関する国際会議（ ICRA ）が今週オーストラリアのブリスベンで開催されます。
新しいAIシステムは、Nvidiaのロボット研究室の助けを借りて作られました。 最初に発表された 昨年末 今年夏にシアトルのワシントン大学に隣接するオフィスを開設する準備を進めています。
Nvidiaのロボット研究責任者であるDieter Fox氏は、AIシステムのトレーニングのための合成データセットの使用を検討するために、研究室はNvidiaのロボットコミュニティと社内チームと引き続き協力するとVentureBeatに語った。
このような知識は、シミュレーションを使ってロボットをトレーニングするためのフレームワークであるIsaac SDKを強化するために使用できます 2017年5月に最初に導入された 。
「Nvidiaは実際には、ゲームの文脈ではかなり長い間、そのドメインで実際に働いています。例えば、現実的な3D仮想環境を設定したり、何らかのコンテンツモデルを作成したりすることです。 私たちがやりたいことは、これらすべての専門知識を持っているすべてのチームと協力していますが、ロボット環境でより適切に適用できるように拡張するのに役立ちます。
今日リリースされたような研究は、次世代ロボットの創造にとって中心的なものになるだろう、とフォックス氏は語った。
「私たちは、ドアを開けたり、引き出しを開けたり、物を拾ったり、移動させたり、人と物理的にやりとりしたり、家庭の高齢者などを助けなければならないロボットについて話しています。 「これらのロボットは、人々を認識することができる必要があり、人が何をしたいのかを知る必要があり、人々から学び、デモから学ぶ必要があり、また人間が望むものを予測できる必要があります 彼らを助けるためにやってください」
Nvidiaは、Googleや SRIインターナショナル 一種の環境意識を持ったAIシステムの開発に興味を持っているか、Google AIチーフのJeff Deanが書いたように、 より多くの “常識”。
新しいロボット研究の詳細については、こちらのNvidiaをご覧ください。 ブログ投稿 。