Unreal Engineを利用したシミュレーションによるロボットの学習の高速化

AirSimはUnreal Engine 4のプラグインであるため、ユーザーは独自の風景や車両を構築することができます。これらの合成的に生成された画像は、実世界のデータだけで可能なものよりも、何桁も多くの知覚データや制御データを生成することができます。

Unreal Engineを利用したシミュレーションによるロボットの学習の高速化

今日のAIの話をするとき、おそらく最も一般的な方法論は、教師あり学習と呼ばれるものです。教師あり学習では、これらのアルゴリズムがどのように機能するかというと、多くのデータがあり、そのデータにラベルがあり、基本的にアルゴリズムがどのように重みを調整すべきかを教えてくれます。

次に、教師なし学習がありますが、これはもう一方の極端なもので、大量のデータを手に入れることができますが、ラベルはあまりなく、アルゴリズムはそれを理解しなければなりません。そして、半教師付き学習がありますが、これは中間に位置していて、データがあって、機械が何かを計算してくれます。これらの方法は、ある種の問題に対して非常にうまく機能しています。

例えば、新しい言語をピックアップして訓練するために音声スタックを使うとしたら、それは非常に簡単です。何千時間ものラベル付けされたデータがあれば、これらのアルゴリズムは非常に洗練されていて、あるレベルのパフォーマンスまで学習することができます。しかし、現実世界に存在する問題で起こることは、データを取得することが非常に難しいか、あるいはその中で操作するために必要なすべてのデータを取得することがほぼ不可能に近いということです。

強化学習はAIへのもう一つのアプローチで、基本的には現実世界で実際に行動を起こすことで学習し、行動を起こすたびに賢くなるというものです。ある意味では、このモデルは人間の学習方法と同じです。実際にどのように実装されているかというと、状態があり、そして、その時点で次の行動を取ると、報酬が返ってくる。そして、このループを繰り返して...最終的にそれを理解します。

ダイナミックに変化し続ける環境において、環境との相互作用を通して、何らかの形でシステム内部に意思決定を下すための環境の記述を構築する必要があります。このようなシステムの代表は実時間での意思決定問題を扱わなければならないロボットです。ここには自動車も含みます。ロボットの学習法としては、種々のアプローチが提案されていますが、最近、反射的かつ適応的な行動を獲得できる手法として、強化学習が注目を浴びています。

Microsoft ResearcのAirSimは、AIやロボットシステムのためのリアルに近いシミュレーションを目指しています。一言で言えば、ソフトウェアが遊んでいるビデオゲームです。ゲームは、現実に近い環境で動作するロボットエージェントで構成されています。この意思決定の問題を解決するのに強化学習や模倣学習が用いられます。自律的なエージェントとしては、意思決定をする必要がありますが、意思決定は今だけではなく、将来の結果も考慮する必要があります。

AirSim は、Epic GamesのUnreal Engine 4 エディターのプラグインとして動作し、建物の環境を制御したり、再現が困難な実世界のイベントをシミュレートしたりして、AI モデルのために意味のあるデータを取得します。

機械学習の重要な課題の1つは、大規模なデータセットの必要性であり、有用な行動を学習するために必要なデータ量は法外に多くなる可能性があります。また、新しいロボットシステムは訓練段階では動作しないことが多いため、実世界での実験による開発やデバッグ段階では、予測不可性に直面することになります。

AirSimはトレーニングのための大規模なデータセットの必要性と、シミュレータでのデバッグ機能の2つの課題を解決します。AirSimは、設計者や開発者が必要とする量のトレーニングデータをシームレスに生成するためのリアルなシミュレーションツールを提供します。さらに、AirSimは、現在のゲームエンジンのレンダリング、物理学、知覚計算を活用して、正確な実世界のシミュレーションを作成します。これにより、効率的に生成されたグラウンドトゥルース(Ground Truth)データに基づいたこのリアリズムにより、現実世界では時間がかかったりリスクを伴う複雑なミッションの研究と実行が可能になります。例えば、シミュレータでの衝突は、実質的には何のコストもかかりませんが、システムの設計を改善するための実用的な情報を提供します。

AirSimは空撮ドローンのサポートで立ち上げられ、精密農業、病原体監視、気象監視などのアプリケーションに使用されています。これらは一般的にカメラを使って世界を知覚し、ミッションを計画して実行するシステムです。

このプラットフォームは、環境のリアルなレンダリングを使用することで、カメラやその他の知覚システムのシームレスなトレーニングとテストを可能にします。これらの合成的に生成された画像は、実世界のデータだけで可能なものよりも、何桁も多くの知覚データや制御データを生成することができます。必要に応じて、赤外線などのカスタムセンサーを使用することも可能です。

AirSimは発表以来、自律走行車やさまざまな車輪付きロボット、さらにはカメラトラップや表情認識などの静的なIoTデバイスまでもサポートするまでに成長しました。AirSimはUnreal Engine 4のプラグインであるため、ユーザーは独自の風景や車両を構築することができます。

このオープンソースの高忠実度の物理学とフォトリアリスティックなロボットシミュレータは、制御と知覚ソフトウェアの検証に役立ち、それらの要件が発生した場合には認証コンプライアンスを提供する可能性があります。一般的なゲームスキルとロボットシステムの設計者や開発者のスキルが一致しているため、ほとんどすべての作成やシナリオを可能な限り少ない変更でシミュレーターから現実世界へと移行することができます。

参考文献

  1. Autonomous car research with AirSim. Microsoft.
  2. Aerial Informatics and Robotics Platform. Microsoft Research.
  3. Microsoft extends AirSim to include autonomous car research. Microsoft Research.
  4. AirSim, Microsoft / Github.
  5. Autonomous systems, aerial robotics and Game of Drones with Gurdeep Pall and Dr. Ashish Kapoor. Microsoft Research. November 27, 2019.

Special thanks to supporters !

Shogo Otani, 林祐輔, 鈴木卓也, Mayumi Nakamura, Kinoco, Masatoshi Yokota, Yohei Onishi, Tomochika Hara, 秋元 善次, Satoshi Takeda, Ken Manabe, Yasuhiro Hatabe, 4383, lostworld, ogawaa1218, txpyr12, shimon8470, tokyo_h, kkawakami, nakamatchy, wslash, TS, ikebukurou 太郎.

月額制サポーター

Axionは吉田が2年無給で、1年が高校生アルバイトの賃金で進めている「慈善活動」です。有料購読型アプリへと成長するプランがあります。コーヒー代のご支援をお願いします。個人で投資を検討の方はTwitter(@taxiyoshida)までご連絡ください。

デジタル経済メディアAxionを支援しよう
Axionはテクノロジー×経済の最先端情報を提供する次世代メディアです。経験豊富なプロによる徹底的な調査と分析によって信頼度の高い情報を提供しています。投資家、金融業界人、スタートアップ関係者、テクノロジー企業にお勤めの方、政策立案者が主要読者。運営の持続可能性を担保するため支援を募っています。

投げ銭

投げ銭はこちらから。金額を入力してお好きな額をサポートしてください。

https://paypal.me/axionyoshi?locale.x=ja_JP

Read more

新たなスエズ危機に直面する米海軍[英エコノミスト]

新たなスエズ危機に直面する米海軍[英エコノミスト]

世界が繁栄するためには、船が港に到着しなければならない。マラッカ海峡やパナマ運河のような狭い航路を通過するとき、船舶は最も脆弱になる。そのため、スエズ運河への唯一の南側航路である紅海で最近急増している船舶への攻撃は、世界貿易にとって重大な脅威となっている。イランに支援されたイエメンの過激派フーシ派は、表向きはパレスチナ人を支援するために、35カ国以上につながる船舶に向けて100機以上の無人機やミサイルを発射した。彼らのキャンペーンは、黒海から南シナ海まですでに危険にさらされている航行の自由の原則に対する冒涜である。アメリカとその同盟国は、中東での紛争をエスカレートさせることなく、この問題にしっかりと対処しなければならない。 世界のコンテナ輸送量の20%、海上貿易の10%、海上ガスと石油の8~10%が紅海とスエズルートを通過している。数週間の騒乱の後、世界の5大コンテナ船会社のうち4社が紅海とスエズ航路の航海を停止し、BPは石油の出荷を一時停止した。十分な供給があるため、エネルギー価格への影響は軽微である。しかし、コンテナ会社の株価は、投資家が輸送能力の縮小を予想している

By エコノミスト(英国)
新型ジェットエンジンが超音速飛行を復活させる可能性[英エコノミスト]

新型ジェットエンジンが超音速飛行を復活させる可能性[英エコノミスト]

1960年代以来、世界中のエンジニアが回転デトネーションエンジン(RDE)と呼ばれる新しいタイプのジェット機を研究してきたが、実験段階を超えることはなかった。世界最大のジェットエンジン製造会社のひとつであるジー・エアロスペースは最近、実用版を開発中であると発表した。今年初め、米国の国防高等研究計画局は、同じく大手航空宇宙グループであるRTX傘下のレイセオンに対し、ガンビットと呼ばれるRDEを開発するために2900万ドルの契約を結んだ。 両エンジンはミサイルの推進に使用され、ロケットや既存のジェットエンジンなど、現在の推進システムの航続距離や速度の限界を克服する。しかし、もし両社が実用化に成功すれば、超音速飛行を復活させる可能性も含め、RDEは航空分野でより幅広い役割を果たすことになるかもしれない。 中央フロリダ大学の先端航空宇宙エンジンの専門家であるカリーム・アーメッドは、RDEとは「火を制御された爆発に置き換える」ものだと説明する。専門用語で言えば、ジェットエンジンは酸素と燃料の燃焼に依存しており、これは科学者が消炎と呼ぶ亜音速の反応だからだ。それに比べてデトネーシ

By エコノミスト(英国)
ビッグテックと地政学がインターネットを作り変える[英エコノミスト]

ビッグテックと地政学がインターネットを作り変える[英エコノミスト]

今月初め、イギリス、エストニア、フィンランドの海軍がバルト海で合同演習を行った際、その目的は戦闘技術を磨くことではなかった。その代わり、海底のガスやデータのパイプラインを妨害行為から守るための訓練が行われた。今回の訓練は、10月に同海域の海底ケーブルが破損した事件を受けたものだ。フィンランド大統領のサウリ・ニーニストは、このいたずらの原因とされた中国船が海底にいかりを引きずった事故について、「意図的なのか、それとも極めて稚拙な技術の結果なのか」と疑問を呈した。 海底ケーブルはかつて、インターネットの退屈な配管と見なされていた。現在、アマゾン、グーグル、メタ、マイクロソフトといったデータ経済の巨人たちは、中国と米国の緊張が世界のデジタルインフラを分断する危険性をはらんでいるにもかかわらず、データの流れをよりコントロールすることを主張している。その結果、海底ケーブルは貴重な経済的・戦略的資産へと変貌を遂げようとしている。 海底データパイプは、大陸間インターネットトラフィックのほぼ99%を運んでいる。調査会社TeleGeographyによると、現在550本の海底ケーブルが活動

By エコノミスト(英国)