AI2のManipulaTHORトレーニングソフトウェアは、仮想ロボットに手と腕を与えます
アラン・ボイル著
仮想ロボットを冷蔵庫まで誘導することはできますが、飲み物を取り出させることはできません。
これは、シアトルのアレン人工知能研究所（AI2 とも呼ばれる）が、ManipulaTHOR と呼ばれる新しいタイプの仮想ロボットエージェントで取り組んでいる問題です。
ManipulaTHOR は、同研究所の AI2-THOR 人工知能プラットフォームに高度に関節化されたロボット アームを追加します。これにより、ロボットが完成する前であっても、ロボットのソフトウェアをテストする機能が大幅に向上するはずです。
AI2-THORは、キッチンやバスルームといった仮想の屋内環境を探索するようにプログラムされていました。コンピュータービジョンを使って日常的な物体の位置を特定することはできましたが、物体を動かすメカニズムを深く掘り下げてはいませんでした。代わりに、まるでビデオゲームの魔法のように、物体を浮かせるだけでした。
AI2-THOR が現実のものとなりつつあります。
「ロボットがキッチンを歩き回り、冷蔵庫を開けてソーダ缶を取り出せると想像してみてください」と、AI2のCEO、オーレン・エツィオーニ氏はニュースリリースで述べています。「これはロボット工学における最大の課題の一つでありながら、しばしば見落とされがちなものです。AI2-THORは、仮想空間内の様々な場所に物体を移動させるタスクのベンチマークを設計し、再現性と進捗測定を可能にした初のロボットです。」
エツィオーニ氏は、AI2-THORをここまで到達させるのに5年かかったと語った。
「ロボットが人間のように世界を認識し、移動できるように訓練できるようになり、現実世界での使用モデルがこれまで以上に実現可能になる」と同氏は述べた。
ManipulaTHORに取り組んだAI2の研究科学者キアナ・エサニ氏は、強化されたモデルは、工場で製品を組み立てたり、倉庫で梱包された商品を仕分けしたり、さらには宇宙ミッションに備えるためのロボットの訓練にも役立つ可能性があると述べた。
「これはあらゆる分野に応用できます」とエサニ氏はGeekWireに語った。「現時点ではまだですが…この環境は、研究者があらゆる種類の物体操作モデルを開発できるフレームワークになると考えています。キッチンだけ、屋内シーンだけ、あるいは家の中だけに限定する必要はありません。」
ManipulaTHOR の仮想ロボット アームは、6 自由度を備えた市販製品である Kinova Gen3 モジュラー ロボット アームの機能をシミュレートするように設計されています。
研究者は、AI2-THOR 3.0 の仮想アームをプログラムして、障害物をどかしたり、操作する必要がある物体をつかんだり、現実世界での動きと同じように動かしたりすることができます。
関節アームの配置が間違っていて、ロボットがキッチンの蛇口をひねる際に仮想の蛇口にぶつかってしまった場合、AI研究者はソフトウェアを微調整することで、現実世界でそのような事態が起きないようにすることができます。さらに重要なのは、AI2-THOR 3.0で実行されるコンピュータモデルが、新たな状況への対応力を高めることです。
「私たちが持っているシーンのサブセットでトレーニングし、その後このロボットをこれまで見たことのないまったく新しい環境に置いた場合でも、障害物を回避して物体を目標地点まで運ぶことができることを実証しました」とエサニ氏は語った。
ManipulaTHOR がリリースされた今、Ehsani 氏と AI2-THOR チームメイトは、6 月のコンピューター ビジョンとパターン認識に関する会議の Embodied AI ワークショップと併せて開催される RoboTHOR Challenge 2021 に参加するよう研究者を呼びかけています。
「チャレンジはシミュレーションで行われ、課題は物体に向かって移動し、それを拾い上げ、部屋の他の部分に干渉することなく、目標位置に向かって移動させることです」とエサニ氏は語った。
もちろん、AI2-THORの仮想ロボット用に開発されたコンピュータモデルを用いて現実世界のロボットをプログラミングした時が、真価の試金石となるでしょう。ManipulaTHORのリリース以前から、AI2は昨年のRoboTHOR Challengeの一環としてこれを計画していましたが、新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、現実世界でのテストは延期せざるを得ませんでした。
「それは間違いなくリストに載っています。できれば近い将来に」とエフサニ氏は語った。
