ユニティーが新しいリリースでロボティクス業界を牽引する

ユニティーは、リアルタイム3D、またはRT3Dコンテンツの開発と運用のための主要なプラットフォームの1つです。同社は最近、ロボティクス業界、特に産業環境におけるコンピュータビジョンとシミュレーション技術の使用を通じて、オブジェクトポーズ推定を発表しました。

オブジェクトポーズデモ

オブジェクトポーズデモは、ロボットがシンセティックデータから学習する方法を示すデモとともに実施されました。

Dr. Danny Langeは、ユニティーの人工知能のシニアバイスプレジデントです。

「これは、プログラムではなくシステムが学習する強力な例であり、シンセティックデータから学習することで、プログラマーが持つことができないより繊細なパターンを捉えることができます。私たちの技術を層状に組み合わせることで、真正なAIを扱い始め、ロボットのトレーニングにおける効率性を実証しています」と述べました。

Dr. Langeが技術を層状に組み合わせると言及したのは、ユニティーの最近のリリースがロボットオペレーティングシステム（ROS）をサポートしていることです。ROSは、ロボットソフトウェアの開発のためのフレキシブルなフレームワークです。

https://www.youtube.com/watch?v=dhVPml_IVr4

以前のリリースに基づく拡張

オブジェクトポーズ推定デモのリリース前に、ユニティーはオープンソースのUnityパッケージであるURDFインポーターとROS-TCP-コネクターをリリースしました。後者は、ROSノードとユニティーの間のメッセージの遅延を大幅に削減することを目的としています。これにより、シミュレートされた環境で動作するロボットがほぼリアルタイムで動作することができます。

シミュレーション技術は、危険、費用の高い、またはまれな状況でのアプリケーションのテストに頻繁に使用されます。シミュレーションを使用することで、アプリケーションをロボットに展開する前に検証することができ、潜在的な問題を早期に検出することができます。ユニティーの組み込み物理エンジンとユニティーエディターを組み合わせることで、仮想環境を無限に作成することができます。

これらのツールの組み合わせにより、デモは大量のシンセティックなラベル付きトレーニングデータを作成する方法を示しました。次に、シンプルなディープラーニングモデルを使用してキューブの位置を予測するために使用されました。デモでは、プロジェクトを再現しようとする人のためにチュートリアルが提供されました。

「ユニティーでは、データの作成を民主化し、仮想環境での高度な相互作用をシミュレートするためのインタラクティブなシステムへのアクセスを提供しました」とランゲは続けました。

「例えば、自動運転車の制御システムを開発したり、高価なロボットアームの場合でも、機器を損傷したり、産業施設のコストを大幅に増やしたりすることなく、開発することができます。高忠実度の仮想環境で意図されたアプリケーションのリスクを証明できることで、ロボティクスと人工知能および機械学習によって変革される多くの業界にとって、時間とお金を節約することができます」