MetaPlatformsの基礎人工知能研究チームの研究者は本日、ロボットに物理世界との対話方法を教えるために使用される人工知能シミュレーション環境であるHabitatのより高度なバージョンをリリースすると発表した。


Habitat 3.0 のリリースに合わせて、同社は、人工知能ナビゲーション エージェントのトレーニングに使用できる、アーティストが作成した 3 次元データセットである Habitat Synthetic Sc​​enes Dataset のリリースも発表しました。 HomeRobot は、シミュレーション環境と実際の環境で使用できる手頃な価格のロボット アシスタント ソフトウェアおよびハードウェア プラットフォームです。

FAIRの研究者らはブログ投稿で、新しくリリースされた製品は「身体化人工知能」における同社の継続的な進歩を表していると説明した。 「身体化された AI」とは、環境を感知して環境と対話し、環境を人間のパートナーと安全に共有し、デジタル世界と物理世界で人間のパートナーと通信して支援できる人工知能エージェントを意味します。

ハビタットは、オフィス スペース、自宅、倉庫などの仮想環境のカタログであり、人工知能ロボットが現実世界をナビゲートする能力をトレーニングおよび向上させるために使用できます。仮想環境は、テーブル、椅子、さらには本などの物体の形状とサイズを正確に測定できる赤外線キャプチャ システムを使用して注意深く構築されています。これらの環境では、研究者は、周囲を見て理解するロボットの能力を必要とする複雑な複数ステップのタスクを完了できるようにロボットを訓練できます。

Habitat 3.0 は、ロボットと人型アバターの両方をサポートすることでこれらの既存の機能を構築し、人間とロボットがさまざまなタスクで共同作業できるようにします。たとえば、人間とロボットが協力してリビングルームを掃除したり、キッチンでレシピを準備したりすることができます。 FAIRは、これにより、現実世界のさまざまなタスクにおける人間とロボットのコラボレーションを研究する新たな方法が開かれると述べた。 FAIR は、「Habitat 3.0」の人間のアバターは非常に現実的で、自然な歩き方や動きを備えており、最も現実的な低レベルおよび高レベルのインタラクションを可能にしていると述べています。

「模擬環境における人間とロボットのこの共存により、家庭のような環境で人型アバターの存在下でロボット AI 戦略を学習し、日常業務中に実際の人間と一緒にこれらの戦略を評価することが初めて可能になった」と研究者らは書いている。

FAIRは、「ハビタット3.0」によりロボット人工知能エージェントの学習時間が数カ月、場合によっては数年から数日に短縮されると述べた。また、リスクを伴うことなく、安全なシミュレーション環境で新しいモデルをより迅速にテストできるようになります。

HSSD-200 として知られる Habitat Synthetic Sc​​enes Dataset も、現実世界のシーンの 3 次元シミュレーションがトレーニングに不可欠であるため、AI 研究の加速に役立ちます。 FAIR は、3 次元シーンが以前よりも物理世界のシーンをより正確に反映しているため、HSSD-200 は以前のデータセットよりも優れていると説明しています。これは、現実世界の住宅やその他の環境を再現する 211 の高品質 3D シーンで構成され、466 のセマンティック カテゴリに含まれる 18,656 の物理世界のオブジェクト モデルが含まれています。

FAIR によると、HSSD-200 は WordNet オントロジーに対応するきめ細かいセマンティック分類を提供し、その資産圧縮機能によりよりパフォーマンスの高い具体化された AI シミュレーションが可能になります。個々のオブジェクトはプロの 3D アーティストによって作成され、外観とサイズが現実世界のブランドの家具や電化製品と正確に一致します。

最後に、FAIR は新しい HomeRobot ライブラリを導入します。これは、Habitat でトレーニングしたモデルを物理世界に適用するための物理ロボットを作成したい研究者向けのハードウェアおよびソフトウェア仕様です。

HomeRobot は、ユーザーフレンドリーなソフトウェア スタックと手頃な価格のハードウェア コンポーネントをベースとしているため、セットアップが迅速かつ簡単で、実際のテストの準備が整います。これは、目に見えない環境で物体を拾い上げ、指定された場所に配置するロボットの能力である、オープンボキャブラリーのモバイルマニピュレーション研究用に設計されています。これを行うには、ロボットが遭遇する新しいシナリオを感知して理解できなければなりません。

Constellation Research Inc.のホルガー・ミュラー氏は、メタ社の発表は、同社が仮想世界でのインテリジェント・ロボットの訓練とテストに使用できる強力なソフトウェアによって、生成型人工知能の誇大宣伝を超えて真の進歩を遂げていることを示していると述べた。同氏は、「ハビタット 3.0 は現在、人間とロボットのインタラクションに重点を置いています。これは、日常生活で機能するロボットを構築する場合、完成させる必要がある重要なマイルストーンだからです。これらの環境で物理オブジェクトを生成するには費用がかかり、多くの時間がかかるため、HSSD-200 データセットは非常に役立ちます。」と述べました。

FAIRは、これらの開発からはさらに多くのことが期待できると述べた。現在進行中の身体化AI研究の次のステップは、私たちが住んでいる現実世界を反映する、動的で絶えず変化する環境においてロボットが人間とどのように協働できるかに焦点を当てることになる。

研究者らは次のように説明しています。「研究の次の段階では、ロボットが人間のパートナーを支援し、その好みに適応できるように、Habitat 3.0 シミュレータを使用して人工知能モデルをトレーニングします。HSSD-200 を Habitat 3.0 と組み合わせて使用​​し、大規模な人間とロボットの対話とコラボレーションに関するデータを収集し、より強力なモデルをトレーニングします。シミュレーションで学習したモデルを物理世界に展開して、パフォーマンスをより適切に測定することに重点を置きます。」