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[인공지능] Facebook과 Matterport, AI를 위한 현실적인 가상 교육 환경에서 협력한다. 지난 몇 년 동안 대규모 플랫폼 확장을 수행한 후 회사는 3D 스캔 된 건물의 방대한 컬렉션을 모았다. 이전에는 연구자들과 함께 일했지만, 회사는 매장의 더 많은 부분을 커뮤니티에 제공할 때라고 결정했다.

https://techcrunch.com/2021/06/30/facebook-and-matterport-collaborate-on-realistic-virtual-training-environments-for-ai/?guccounter=1

JM Kim | 기사입력 2021/07/02 [00:00]

[인공지능] Facebook과 Matterport, AI를 위한 현실적인 가상 교육 환경에서 협력한다. 지난 몇 년 동안 대규모 플랫폼 확장을 수행한 후 회사는 3D 스캔 된 건물의 방대한 컬렉션을 모았다. 이전에는 연구자들과 함께 일했지만, 회사는 매장의 더 많은 부분을 커뮤니티에 제공할 때라고 결정했다.

https://techcrunch.com/2021/06/30/facebook-and-matterport-collaborate-on-realistic-virtual-training-environments-for-ai/?guccounter=1

JM Kim | 입력 : 2021/07/02 [00:00]

집을 탐색하도록 로봇을 훈련시키려면 많은 실제 집에서 많은 실시간 시간을 제공하거나 많은 가상 집에서 많은 가상 시간을 제공해야한다. 후자가 확실히 더 나은 선택이며, Facebook Matterport는 연구자와 그들의 탐욕스러운 젊은 AI가 사용할 수 있는 실제 공간의 가상 대화 형 디지털 트윈 수천을 만들기 위해 협력하고 있다.  

Facebook 측에서 큰 발전은 두 부분, 즉 새로운 Habitat 2.0 교육 환경과 이를 가능하게 하기 위해 만든 데이터 세트이다. 몇 년 전의 해 Habitat를 기억하실 것이다. 실제 세계와 상호 작용하는 AI 모델을 말하는 "내재된 AI"를 추구하기 위해 Facebook은 그들이 탐색할 수 있도록 실사적인 가상 환경을 조합했다.

 

많은 로봇과 AI는 현실보다 게임을 더 닮은 이상적이고 비현실적인 공간에서 움직임과 물체 인식과 같은 것들을 배웠다. 실제 거실은 재건축된 거실과는 매우 다르다. 현실처럼 보이는 무언 가에서 움직이는 법을 배우면 AI의 지식이 가정용 로봇 공학과 같은 실제 애플리케이션으로 더 쉽게 이전될 것이다.

 

그러나 궁극적으로 이러한 환경은 최소한의 상호 작용과 실제 물리적 시뮬레이션 없이 다각형 깊이에 불과했다. 로봇이 테이블에 부딪혀도 넘어져서 모든 곳에 항목이 쏟아지지 않는다. 로봇은 부엌에 갈 수 있지만 냉장고를 열거나 싱크대에서 무언가를 꺼낼 수는 없다. Habitat 2.0 및 새로운 ReplicaCAD 데이터 세트는 단순히 해석된 3D 표면 대신 상호 작용 및 3D 개체가 증가하여 이를 변경한다.

 

이러한 새로운 아파트 규모의 환경에서 시뮬레이션 된 로봇은 예전처럼 돌아다닐 수 있지만, 물체에 도착하면 실제로 무언가를 할 수 있다. 예를 들어 로봇의 임무가 식당 테이블에서 포크를 집어 싱크대에 놓는 것이라면, 2년 전 포크를 집어 내려 놓은 것으로 가정할 수 있다. 실제로 효과적으로 시뮬레이션 할 수 없었기 때문이다. 새로운 Habitat 시스템에서 포크는 테이블, 싱크대 등 물리적으로 시뮬레이션된다. 그것은 계산적으로 더 강렬하지만 훨씬 더 유용하다.

 

그들은 장거리 샷으로 이 단계에 도달한 첫 번째는 아니지만 전체 필드가 빠른 클립으로 이동하고 있으며 새로운 시스템이 나올 때마다 다른 시스템을 뛰어 넘고 다음 큰 병목 지점을 가리킨다.  이 경우 Habitat 2.0의 가장 가까운 경쟁은 AI2 ManipulaTHOR일 것이다. ManipulaTHOR은 실내 규모 환경과 물리적 객체 시뮬레이션을 결합한다. 

Habitat이 이길 수 있는 곳은 속도이다. 이를 설명하는 논문에 따르면 시뮬레이터는 대략 50~100배 더 빠르게 실행될 수 있다. , 로봇은 초당 계산에 훨씬 더 많은 훈련을 할 수 있다. (비교는 어떤 방법으로도 정확하지 않으며 시스템은 다른 방식으로 구별된다.)

 

여기에 사용되는 데이터 세트를 ReplicaCAD라고하며 기본적으로 사용자 지정 3D모델로 다시 생성된 원래의 방 수준 스캔이다. Facebook은 이 과정이 힘든 수동 프로세스라고 인정했으며 이를 확장하는 방법을 찾고 있지만 매우 유용한 최종 제품을 제공한다.

 

위의 원본 스캔 룸과 아래의 ReplicaCAD 3D 레크리에이션. 

 

로드맵에는 더 많은 세부 사항과 더 많은 유형의 물리적 시뮬레이션이 포함되어 있다. 기본 개체움직임 및 로봇 존재가 지원되지만 이 단계에서 충실도는 속도를 높여야 했다.

 

Matterport Facebook과 협력하여 큰 움직임을 보이고 있다. 지난 몇 년 동안 대규모 플랫폼 확장을 수행한 후 회사는 3D 스캔 된 건물의 방대한 컬렉션을 모았다. 이전에는 연구자들과 함께 일했지만, 회사는 매장의 더 많은 부분을 커뮤니티에 제공할 때라고 결정했다.

 

“우리는 존재하거나 그에 가까운 모든 유형의 물리적 구조를 Matterport화 했다. 주택, 고층 건물, 병원, 사무실 공간, 유람선, 제트기, Taco Bells, McDonalds… 그리고 디지털 트윈에 포함된 모든 정보는 연구에 매우 중요하다.”라고 CEO RJ Pittman이 말했다. “우리는 이것이 컴퓨터 비전을 하는 것부터 로봇공학, 가정의 물건을 식별하는 것까지 모든 것에 영향을 미칠 것이라고 확신했다. Facebook은 설득력이 필요하지 않았다. Habitat과 구현된 AI의 경우 페어웨이의 중심 바로 아래에 있다. "

 

이를 위해 부동산 브라우저가 기업 및 공공 장소에 대해 인식할 수 있는 홈 스캔에서 수천 개의 꼼꼼하게 3D 캡처 인테리어 데이터 세트 HM3D를 생성했다. 널리 사용 가능한 가장 큰 컬렉션이다.

 

 

 

이미지 출처: Matterport 

 

정확한 디지털 트윈에 대해 훈련된 AI가 해석하여 스캔한 환경은 예를 들어 창 표면적 또는 총 옷장 부피에 대한 정확한 수치를 계산할 수 있는 지점까지 치수적으로 정확하다. AI 모델을 위한 유용하고 현실적인 놀이터이며 결과 데이터 세트는 대화 형이 아니지만(아직) 모든 분산에서 실제 세계를 매우 반영한다. (Facebook 대화형 데이터 세트와는 다르지만 확장의 기초가 될 수 있다.)

 

Pittman특히 다양한 데이터 세트이다. "우리는 서로 다른 실제 환경의 풍부한 그룹이 있는지 확인하고 싶었다. AI 또는 로봇을 훈련하는 데 최대한의 마일리지를 얻으려면 다양한 데이터가 필요하다."

 

모든 데이터는 공간 소유자가 자발적으로 제공했으므로 작은 글씨로 인해 비 윤리적으로 빨아들여지는 것에 대해 걱정하지 말라. 궁극적으로 Pittman API로 액세스 할 수 있는 더 크고 매개 변수화 된 데이터 세트를 만들고 싶다고 설명했다. 기본적으로 사실적인 가상 공간을 서비스로 제공한다.

 

"미국에서 특정 스타일의 숙박 및 아침 식사를 위한 환대 로봇을 만들고 있는 것 같다. 수천 개를 얻을 수 있다는 것이 좋지 않을까?" 그는 생각했다. “우리는 이 첫 번째 데이터 세트를 통해 발전을 얼마나 추진하고, 그러한 학습을 얻은 다음, 연구 커뮤니티 및 자체 개발자와 계속 협력하고 거기에서 나아갈 수 있는지 알고 싶다. 이것은 우리에게 중요한 시작 지점이다.”

 

두 데이터 세트 모두 공개되어 모든 연구원이 사용할 수 있다.

 

 
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