ロボット MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(3/3)
１．MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(3/3)まとめ ・MT-Optでデータ収集が容易になったがより広いタスクを学習させる事を検討した ・目標条件付き学習は「目...
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ロボット ロボット MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(2/3)
１．MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(2/3)まとめ ・大規模マルチタスクデータ収集システムのタスク間バランスを取りMT-Optを構成 ・MT-Optを使用する...
ロボット MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(1/3)
１．MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(1/3)まとめ ・ロボットの自律運用を可能にするためには数千時間単位でロボットを動かす必要がある ・NLPにおける事前トレ...
ロボット iGibson Challenge：ロボットは人の邪魔にならないように建物内を移動出来るのか？(2/2)
１．iGibson Challenge：ロボットは人の邪魔にならないように建物内を移動出来るのか？(2/2)まとめ ・iGibson Challenge 2021には実際のアパートから派生させた8つの風景が含まれる ・各環境内には人間の挙動...
アプリケーション iGibson Challenge：ロボットは人の邪魔にならないように建物内を移動出来るのか？(1/2)
１．iGibson Challenge：ロボットは人の邪魔にならないように建物内を移動出来るのか？(1/2)まとめ ・最近のコンピュータービジョン研究は動きのあるアクティブタスクの解決に取り組んでいる ・これらは知覚とアクションの両方を必要...
学習手法 RCE：報酬関数が不要な強化学習(2/2)
１．RCE：報酬関数が不要な強化学習(2/2)まとめ ・自律エージェントに成功事例を提供する事でタスクを実行するように教える方法を提案 ・本手法では報酬関数の設計もエキスパートがデモして成功操作を見せる必要がなくなる ・ユーザーの能力の違い...
学習手法 RCE：報酬関数が不要な強化学習(1/2)
１．RCE：報酬関数が不要な強化学習(1/2)まとめ ・ロボット工学で使われる強化学習は望ましい行動を促すために報酬関数が必要になる ・しかし報酬関数の設定は非常に面倒で手間がかかり追加の設備が必要になるケースがある ・RCEは成功事例を示...
アプリケーション シネマティック フォトの背後にある技術(1/2)
１．シネマティック フォトの背後にある技術(1/2)まとめ ・昨年12月Googleフォトの新機能としてシネマティック フォトが公開された ・人物を背景から切り離して動かす事で写真を撮った当時の没入感を再現 ・Google フォトの上部に出...
ロボット Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(2/2)
１．Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(2/2)まとめ ・Transporter Netはサンプル効率が高く100回のデモで多くのタスクで90%以上の成功率 ・Transporter N...
モデル Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(1/2)
１．Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(1/2)まとめ ・本の山を積み重ねるなどの物体の再配置問題は基本的なスキルだがロボットにとって困難 ・従来のオブジェクト中心の特徴表現では変形可能...
基礎理論 RxR：多言語の案内指示に対応する能力を測るベンチマーク(1/2)
１．RxR：多言語の案内指示に対応する能力を測るベンチマーク(1/2)まとめ ・話し言葉や書き言葉を使った指示に応じて複雑な環境を案内できるAIの開発は大きな課題 ・視覚と言語のナビゲーション(VLN)と呼ばれるこの課題には、空間言語の高度...
AI関連その他 Google Research：2020年の振り返りと2021年以降に向けて(4/5)
１．Google Research：2020年の振り返りと2021年以降に向けて(4/5)まとめ ・アルゴリズム基礎は主に本業の広告オークション関係で注目すべき結果が多かった ・機械知覚は音声と映像を組み合わせて学習する等のマルチモーダルな...