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

ニューラル・ネットワークを用いてロボットに新しいタスクを学習させようとすると、大量の学習用データを用意する必要がある。カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、ロボットを動かすニューラルネットを訓練するための映像を大量に蓄積した公開データベースを作成しようとしている。 by Emerging Technology from the arXiv2019.11.15

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。

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