米NVIDIAは10月20日(現地時間)、ロボットに高速な“ペン回し”や引き出しの開閉など、複雑なスキルを自律的に教えるAIエージェント「Eureka」(ユリイカあるいはエウレカ)を発表した。 NVIDIAは、米OpenAIのGPT-4搭載のEurekaのライブラリを公開し、強化学習研究用の物理シミュレーションリファレンスアプリケーション「Nvidia Isaac Gym」で実験できるようにしている。Isaac Gymは、3Dツールとアプリを構築するための開発プラットフォームNvidia Omniverseで利用できる。 Eurekaによるロボット教育の大まかな流れは、まずGPT-4と生成AIを使って、強化学習のためにロボットに報酬を与えるコードを作成する。Isaac GymのGPU高速化シミュレーションを使って報酬候補の大規模なバッチの品質を評価し、より効率的なトレーニングを実現する。そ
人型ロボット完成へのロードマップ 人間のように動作するロボットを作ることは、ロボット工学の壮大な課題です。機械学習は、ロボットを手動でプログラミングする代わりに、センサ情報を用いてロボットシステムを適切に制御する方法を学習することで、これを実現する可能性を秘めています。 学習には膨大な量の学習データが必要ですが、物理的なシステム上でそれを取得するのは難しく、コストもかかります。そのため、すべてのデータをシミュレーションで収集する手法が注目されています。 しかし、シミュレーションは実行環境やロボットを細部まで正確に捉えているわけではないため、結果として生じるシミュレーションのデータを現実へ変換させる問題も解決する必要があります。 ロボットに人間のような動作をさせる課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。OpenAIのIlge Akkayaら研究者の発表を紹介します。 研究者
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