クーガー、人が行動する膨大な状況を生成可能なシミュレーター「Dimension」を発表:自動運転やロボットの効率的な学習を可能に

課題

将来、自動運転車やロボットが人々の生活を助けることが期待されますが、これらを実用化するためには、頭脳となる推論エンジンに膨大な空間パターンを学習させる必要があります。自動運転車やロボットが学習するべき状況を全て網羅することは難しく、限定的な状況のシミュレーションに留まるものが多いのが現状です。

解決方法

クーガー株式会社は、機械学習AIの学習のための3DCGシミュレーター「Dimension」の提供と、利用パートナーの募集を開始したと発表しました。Dimensionによって、「人が行動するあらゆる空間を再現し、AIに学習させること」が可能になるとしています。

学習用途としては、多くの人がいる状態での自動運転車や移動ロボットの動作といったことが挙げられています。

どうなったか

Dimensionは、道路や建物・空間を移動する人間といったモデルにより、1億通り以上のシーンを再現することができます。ゲームAI開発のノウハウを活かし、「人間らしい」挙動をする人間モデルを生成することができるとしています。また、人間モデルに大まかな動きを設定することができることも重要なポイントであるとしています。多くの人間モデルがそれぞれ動くという複雑な場面において、全ての人間について動作を設定するには多大な時間やコストを要しますが、全体の大まかな動きを設定することによって、AI学習に必要な動画像データを効率よく生成することができます。

まとめ

自動運転向けのシミュレーターとしては、AirSimCarlaといったオープンソースのものもありますが、歩行者APIが充実していない、歩行者の動きが極めて不自然である、といったことが多く見受けられます。自動運転開発においては歩行者の動作の予測が不可欠になると考えられるため、自然な歩行者の動作生成は大きな強みになるのではないでしょうか。

すでに本田技術研究所が導入しているとのことですが、今後さらに利用パートナーが増えていくかもしれません。

参考資料

クーガー、人が行動する映画のようなシーンを1億通り以上生成できるAI学習シミュレーター「Dimension」発表。自動運転やロボットの研究での利用パートナー募集

Couger [Couger]

AirSim [GitHub]

CARLA Simulator [CARLA Team]