ロボット版「イメージネット」目指す、UCバークレーの巨大映像DB

人工知能（AI）革命の陰の立役者として、データベースである「イメージネット（ImageNet）」の存在がある。プリンストン大学の研究者が開発したイメージネットには、約1400万枚の画像が含まれ、各画像には画像内容を説明する注釈テキストがクラウドソーシングで付けられている。

イメージネットは現在の高性能ニューラル・ネットワークの多くが初期経験を積むのに使う重要なデータベースだ。ニューラル・ネットワークはデータベース上の画像と付随テキストを使って学習し、データベースが大きいほど学習効果が上がる。イメージネットやその他の画像データセットがなければ、最も高性能なニューラル・ネットワークでさえ何も認識できない。

ロボット工学者は現在、同様の手法で、映像を使って、周囲の環境との相互作用の方法をニューラル・ネットワークに学習させたいと考えている。カリフォルニア大学バークレー校の大学院生であるスディープ・ダサリらの研究チームが作成している「ロボネット（RoboNet）」と呼ばれるデータベースは、まさにその目的を達成するためのものだ。ロボネットには、テーブルの向こう側へカップを動かすロボットの映像データなど、動作中のロボットの注釈付き映像データが多数含まれている。ロボネットのデータは誰でもダウンロードでき、ロボットを制御するニューラル・ネットワークの訓練に使える。訓練によって、たとえば、そのニューラル・ネットワークがカップを扱うのが初めてだとしても、カップを動かせるようになる。

ダサリらの研究チームは、ロボネットを、ほぼすべてのロボットに対し、ほぼすべてのタスクの実行を事前に訓練させられるリソースに成長させたいと考えている。いわば、一種の「ロボット大学」である。

ロ …

人気の記事ランキング

1. How much hydrogen awaits us underground? 地下に眠る数兆トン、天然水素は本当に「宝の山」なのか
2. Promotion AI White Paper 2026 松尾・岩澤研協力『AI白書2026』発売、サブスク版も開始
3. The next big thing in hydrogen could be underground 足元に眠る天然水素、21世紀の「ゴールドラッシュ」が始まった？
4. This scientist is helping build a missing map of childhood 子どもは「小さな大人」ではない、欠けていた細胞地図を築く研究者
5. AI’s recursive self-improvement might not come so quickly after all AIは自らを改善できるのか？ 新研究が示した「創造性の壁」