日本のAI企業がトヨタと提携、家庭の掃除作業を担う家事ロボットを開発
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Dao Wei
超神経質で
シーンの説明:日本のAI企業は、ディープラーニングとロボットの活用によって構築されたAIシステムによって家事を賢く整理するというアイデアを実現し、テクノロジーを活用して生活に彩りを加えることに成功した。
キーワード:清掃ロボット マシンビジョン マニピュレータ アーム
なぜ私の部屋はこんなに汚いのですか？
明らかに掃除したばかりなのに、なぜまた汚くなったのでしょうか？
誰が掃除を手伝ってくれますか?
おそらく誰もがこれらの問題に直面したことがあります。人間は部屋の散らかりを解消するためにさまざまな方法を試してきましたが、残念なことに、これは自然の法則のようです。拘束力がなければ、システムは無秩序な方向に進化します。
このような問題に対して、私たちは毎回エネルギーを費やし、何度も忍耐力を訓練するしかないのでしょうか？もちろん違います！ネオンカントリーの AI 企業がこの問題の解決に成功しました。
この会社、Preferred Networks (PFN) は、AI テクノロジーとロボットを組み合わせて、部屋をインテリジェントに整理するというアイデアを実現します。
ロボットによる仕分け作業のスピードアップ
部屋の片づけなどはロボットに任せましょう。
おそらく私たちにとって、部屋を片付けるのに必要なのは特別なスキルではなく、体力と忍耐力だけです。しかしロボットにとって、これは大きな課題であり、物体の認識、機械的な操作、配置が必要となります。幸いなことに、機械学習と深層学習の発展により、この課題は克服されようとしています。
実際、この問題を細分化すると、比較的成熟した AI のいくつかの分野に対応します。 PFN 企業のもう 1 つの利点は、トヨタの既存の人間支援ロボット「HSR（Human Support Robot）」を活用し、ディープラーニング技術を活用して知能化したシステムです。
HSR外観写真
では、ロボットはどうやって部屋を片付けるのでしょうか？
部屋を片づける最初のステップ: 物体認識
部屋を整理整頓するには、複数のオブジェクトが乱雑に配置されているという問題に対処する必要があります。一般的なタスクでは、ロボットは 1 回の認識または移動操作だけを必要とすることが多いため、「執事」を作成したい場合は、スタイルのロボットを使用するには、より柔軟なロボット手法を使用して、さまざまな角度からより多くのオブジェクトを識別できるようにする必要があります。
この問題を解決するために、PFN はディープラーニングを使用して画像認識エンジンを開発しました。このエンジンは、ディープラーニング フレームワーク Chainer、ChainerMN、ChainerCV の CNN (畳み込みニューラル ネットワーク) を使用します。
トレーニングに関しては、同社の CNN は物体検出コンテストで優勝したモデルを使用し、それを 100 を超える大規模な GPU クラスターを備えた MN-1b (PFN のスーパーコンピューター実行環境) を使用して学習しました。
これらの方法により、最終的に強力な認識エンジンが作成されました。部屋中に何百もの物が散乱している場合でも、ロボットは物の場所と種類を正確に識別できます。次に、オブジェクトをどのように掴むか、どのように整理するかなどを計画します。
ロボットには強力な物体認識機能があります
部屋を整理するステップ 2: 正確な選択と配置
実際、形が不規則なハンカチ、滑らかな小さな瓶、クリップや紙片などの小さな物体など、ロボットが操作するのが難しいアイテムもあります。
しかし、PFNではディープラーニング手法を用い、人間が無意識に行った判断を繰り返し続けることで、ロボットがほとんどの物体の把握に成功します。さまざまな形状や材質の物体を安定して掴み、指定した位置に正確に配置できます。
靴を仕分ける際、ロボットが靴の向きを調整します
部屋を片づける 3 番目のステップ: 人間化されたコントロールを追加する
使いやすさを高め、より多くの人に助けてもらうために、彼らはシステムに音声とジェスチャーの制御を追加し、それを通じてユーザーがロボットを起動したりコマンドを実行したりできるようになりました。
ジェスチャーでロボットを制御する
アイテムを見つける必要がある場合は、コマンドを発行するだけです。なぜなら、ロボットはアイテムの情報を識別して記憶し、ユーザーの指示に従ってアイテムを取り出すことができるからです。
また、拡張現実（AR）技術も活用されており、ユーザーはこのAR画面を見ることでロボットの状態を視覚的に観察することができます。
ユーザーは、ロボットが室内の物体をどのように認識し、次にどのような動作をするのかを表示画面を通じて視覚的に把握することができ、より適切な操作や指示に役立てることができます。
ロボットの背後には若くて野心的なチームがいます ロボットの背後には最も野心的な企業があります。
画像認識、音声制御、自律掴みなどの AI テクノロジーを使用することで、PFN はロボットが物体を迅速かつ正確に整理できるようにし、部屋の整理整頓の問題を完全に解決します。
この作品はCEATEC JAPAN 2018の展示会で初公開され、技術・製品・サービスの品質・革新性評価において産業・市場部門で第2位を受賞した。
このような興味深い仕事を実現するには、素晴らしいチームの存在も必要です。
Preferred Networks は、パーソナル ロボットの研究開発に特化した AI 企業です。彼らはロボットが人々の日常生活のあらゆる側面に浸透できるようにすることに取り組んでいます。
この AI 企業は、日本で最も革新的な企業として知られており、人工知能とディープラーニングの分野で優れた人材と製品を持っています。
Preferred Networks の従業員とロボット
トヨタと自動運転車の開発にも取り組んでいる。
同社の創業者はインタビューで、「PFNはAI技術を提供するだけでなく、AIとロボットを組み合わせたソリューションも提供しており、十分な資金があれば5年以内にロボット製品が消費者に届けられる見込みだ」と述べた。
現在、家事を整理するロボット システムを構築することで、彼らは自分たちのビジョンに一歩近づいています。