Pixel3のPlaygroundとGoogle Lensで世界を違う側面から見る(1/2)

AI

1.Pixel3のPlaygroundとGoogle Lensで世界を違う側面から見る(1/2)まとめ ・GoogleのAR研究がPixel 3搭載アプリで実装された結果の紹介 ・PlaygroundはシーンにマッチするARコンテンツをAIが推薦してくる ・笑顔を認識して顔文字を追加したり、散歩中にAR犬をお供にさせたり 2.Playgroundとは? 以下、www.blog.googleより「S […]

再始動したGoogleのロボットプロジェクトの内情

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1.再始動したGoogleのロボットプロジェクトの内情まとめ ・2013年にGoogleが始動した人間そっくりのロボットを作るプロジェクトは頓挫 ・現在のプロジェクトは機械学習を用いてシンプルなロボットアーム等を自律学習させる方向にシフト ・Blade Runnerの時代設定は2019年で実は今年。見た事がない方は見ておくと刺激になる 2.ロボットと強化学習の関係 以下、www.nytimes.c […]

TossingBot:物理学と深層学習の統合(2/2)

AI

1.TossingBot:物理学と深層学習の統合(2/2)まとめ ・TossingBotは物理学と深層学習、及び残差物理学を組み合わせて高性能を実現 ・残差物理学とは物理学が提供する理論値と現実世界のズレをニューラルネットワークで埋める作業 ・ロボットは作業を通じて教師なしで物体の分類を行っており「意味」の概念に迫りつつある 2.Residual Physicsとは? 以下、ai.googlebl […]

TossingBot:物理学と深層学習の統合(1/2)

AI

1.TossingBot:物理学と深層学習の統合(1/2)まとめ ・非構造化環境でロボットを安全に動作させる事は依然として困難 ・TossingBotは乱雑な状況で稼働可能なピッキングロボット ・投げたオブジェクトが何処に着地したかを観察して学習していく 2.TossingBotとは? 以下、ai.googleblog.comより「Unifying Physics and Deep Learnin […]

SimPLe:ビデオモデルを用いてポリシー学習をシミュレート(2/2)

AI

1.SimPLe:ビデオモデルを用いてポリシー学習をシミュレート(2/2)まとめ ・SimPLeはモデルベース強化学習でありサンプル効率性が高い ・他のモデルフリー強化学習の2倍程度のサンプル効率性を達成 ・モデルフリー強化学習のパフォーマンスにはまだ及ばないが発展性がある 2.SimPLeのサンプル効率性 以下、ai.googleblog.comより「Simulated Policy Learn […]

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