NVIDIAお使いのブラウザーは対応していません。お使いのウェブブラウザーはこのウェブサイトでは対応していません。いくつかの機能が正常に動作しない可能性がございます。アップグレートいただくか下記のブラウザーのどれかをインストールください。ロボット工学の研究者チームが、ディープラーニングをベースとする今までにないシステムを開発しました。このシステムを搭載したロボットは、その周辺環境に存在する一般家庭にあるような物体を、つかんだり動かしたりするために感知することができます。プレース操作を行えるようになります。カメラから周辺にある物体の配置を正確に推論できるようにするものです。認識することが非常に重要になります。「チームの目標は、ロボットが安全かつ巧みに周辺環境と相互作用できるようにすることです。次元における配置を推論できる」と説明します。ビジョンとロボット工学における隔たりを解消することにあります。その隔たりとは、現在大半のロボットが、環境内の障害に対応するために必要な知覚を持っていないことからくるものです。ビジョンの世界で初めて上回ったことです。ネットワークのトレーニング用のラベル付きデータをほぼ無限に生成することが可能な点で、実際のデータより優れています。バーチフィールドは次のように説明します。「現在販売されている産業用ロボットの大半は知覚を持たないため、周囲の世界を実際に認識しているわけではありません。次世代ロボットの基礎づくりを進めており、今回の成果によって共同作業に適したロボットの実現にまた一歩近づきました。ネットワークのトレーニングを行いました。このプラグインは、他の研究者も利用できるよう公開されています。種類のデータが相互に補完しあい、どちらか片方だけで達成できる結果よりもはるかに良い結果が得られる。合成データには、特定のデータセットの分布への過剰適合を防ぎ、照明の変化や、カメラの違い、さまざまな背景に対して安定して動作するネットワークを実現できるという利点もある」と説明しています。その推論コードも公開されています。「NVIDIAは、実際のデータを使ってトレーニングを行ったネットワークと比べ、合成データだけを使ってトレーニングを行ったネットワークで最先端のパフォーマンスを達成できることを証明するとともに、認識した物体の配置がロボット操作に十分な精度であることも証明しました。