シアトルにあるNVIDIAの新しいAIロボット研究ラボで何が行われているのか

NvidiaのCEO、ジェンスン・フアン氏が本日シアトルにある同社のロボット工学研究室の公開講座で敏感なロボットハンドに触れたとき、それは一目惚れだったという。

「まるでペットみたいだ！」黄さんはそう言うと、手の指をくすぐり、指をそっと引っ込めた。

「驚くほど癒されるんです」と彼は周りの群衆に言った。「一つもらってもいいですか？」

このロボットハンドは、人間が近づきすぎても突かないようにプログラムされており、シアトルの大学地区にある1万3000平方フィートの研究所に展示されていた機械の1つに過ぎなかった。

エヌビディアはカリフォルニア州シリコンバレーに本社を置き、ワシントン州レドモンドのエンジニアリングセンターで約200人の従業員を擁しています。しかし、ロボット工学と人工知能の研究に特化した研究所を開設する計画を立てた際、ワシントン大学CoMotion Labと同じ建物内に拠点を構えました。また、ワシントン大学で長年コンピューターサイエンスの教授を務めてきたディーター・フォックス氏をロボット工学研究のシニアディレクターとして任命し、運営を統括しました。

黄氏はシアトルが自然な選択だったと語った。

「ワシントン大学、マイクロソフト、そしてアマゾンのおかげで、ここはコンピュータサイエンスの偉大な拠点の一つになりました」と彼は言った。「ですから、この地域について検討するのは当然のことでした。」

UW のコンピューターサイエンス分野におけるコラボレーションの伝統もセールスポイントでした。

「全員が全員、互いに協力し合っていました」と黄氏は語った。「率直に言って、これはほとんどの大学では非常に不自然なことです。大学は孤立しがちです。…この協力体制こそが、ロボット工学プラットフォームを構築するのに最適な文化だと感じました。」

エヌビディアは、仮想現実システムから自動運転車、自律型ドローン、医療用画像に至るまで、幅広い応用分野に焦点を当て、他の分野でも多くの研究を行っています。しかしフォックス氏は、シアトルの研究所がロボット工学の基礎研究の中核施設となると述べました。

「この研究室は次世代のインタラクティブマニピュレーターに焦点を当てています」とフォックス氏は語った。

エヌビディアは11月にこの研究所に移転し、それ以来、50人のロボット工学者を同所で働かせるという目標に向けて業務を拡大してきた。フォックス氏によると、そのうち少なくとも20人はエヌビディアの社員で、残りは客員研究者や学生となる予定だ。

今日、研究室のテーブルにはチーズイットクラッカーの箱とドミノの砂糖、スパムの缶詰とキャンベルのトマトスープが散らばっていました。これらの材料は、オープンハウスで提供された料理（ちなみにピザやココナッツシュリンプなどもあり、とても美味しかったです）には使われませんでした。その代わりに、これらの箱と缶詰は、研究室のディープラーニングとコンピュータービジョンの実験の材料として使われています。

フォックス氏とチームメイトたちは、ロボットの画像認識、物体操作、そして人間とのインタラクション能力をテストするには、まずキッチンが最適だと判断しました。そこで彼らはワシントン州レントンのイケアストアへ行き、実際に使えるキッチンに必要な機材をすべて購入しました。テスト場にはシンクとオーブンまで完備されています。

「最終的には、一緒に料理を作ってくれるロボット、あるいは話しかけてやりたいことを伝えられるロボットを実現したいと思っています」とフォックス氏は語った。「『砂糖箱を持ってきてくれ』と頼んで、左から3番目の引き出しにあると伝えれば…ロボットはそれをやってくれるでしょう。」

ロボットに砂糖の箱やスープ缶を認識させるのは、言うほど簡単ではありません。NVIDIAのシステムは機械学習を活用し、様々なポーズや照明条件でランダムに選ばれたキッチン用品の写真を分析します。

「合成データだけでトレーニングしても、現実世界で機能する結果が得られます」と、エヌビディアの主席研究科学者スタン・バーチフィールド氏は語った。

シアトル研究所で開発中のキッチンマニピュレーターロボットは、ナビゲーションにNVIDIA Jetsonプラットフォームを使用し、処理と操作のためのリアルタイム推論をNVIDIA Titan GPU上で実行します。ロボットの認識システムは、cuDNNアクセラレーションを活用したPyTorchディープラーニングフレームワークを用いて学習されました。

研究室の実験結果はすべて公開され、さまざまなロボットで使用できる一種のオペレーティング システムを作成することが目的です。

NVIDIAは最終的に、キッチン作業が事前にプログラムされたソフトウェアパッケージや専用ハードウェアを開発し、人間の料理人の行動を観察することで知識ベースを拡充することを目指しています。フォックス氏は、キッチン環境、あるいは家庭環境全般の3Dコンピューターモデルが、新居への引っ越しやリフォームの際に引き継がれる標準的なアプリケーションになる可能性があると述べています。

「キッチンとモデルを購入し、ロボットも既に持っているとしましょう」とフォックス氏は言う。「それをロボットにアップロードすれば、ロボットはキッチンの情報を把握するようになります。」

しかし、シアトルの研究所の研究成果は、未来のキッチンだけに見られるわけではない。将来的には、パーソナルロボットが、障害のある人に髭をきれいに剃ったり、自宅から出なければならなくなる高齢者の介助をしたり、人間がやりたがらない仕事をこなしたりするなど、繊細な作業を担うようになるかもしれない。NVIDIAのロボット工学研究は、その実現に貢献するかもしれない。

「汎用AIロボットの実現に向けて、派生できる興味深いアイデアはたくさんあります。例えば、近い将来、外骨格型ロボットや、障がいのある人を助けたり、私たちをより強くしてくれる外骨格型ロボットなど、私たちの身の回りに『外骨格型車両』が溢れかえるようになる可能性は非常に高いでしょう」と黄氏は述べた。

「将来、製造ロボットはプログラミングする必要がなくなる可能性が非常に高い。つまり、ロボットは人間を観察して学習するか、模倣によって学習するか、あるいは一般的にはロボットの目的から学習するようになるだろう」と彼は付け加えた。

では、シアトルの研究所を見学し、ロボットハンドに触れたことで、フアン氏はNVIDIAの新製品のアイデアを思いついたのだろうか？「新製品のアイデアはたくさんあります」と、彼はいたずらっぽい笑みを浮かべながら言った。「GTCで詳しくお話ししますね」

ちなみに、GTC としても知られる Nvidia の GPU テクノロジー カンファレンスの開催まであと 10 週間です。