バーチャル シミュレーションを活用してアンリアル エンジンで AI を教育する
2018-4-12

バーチャル シミュレーションを活用してアンリアル エンジンで AI を教育する

作成 Sebastien Miglio

AI は今や人気 SF 向けの花形テーマにとどまっていません。この先何年もの間、我々が大興奮する画期的な方法で生活スタイルを変えていく ことでしょう。進化した現代社会では、これまでずっと未来の話と考えられてきた数多くのコンセプトが完全に実現されるようになってきました。ただし自動運転車、適応型ロボット、その他 AI 主導型テクノロジーの分野における前進はまだ始まったばかりです。

こうした面白いイノベーションを完璧に実現および実装するには人工知能の開発と教育が必須であり、そのプロセスは複雑かつ時間がかかります。アンリアル エンジンは現実世界での実用化に向けた AI の教育および有効性の実証において大きな役割を果たしています。

アンリアル エンジンを使った自動運転車向け AI の教育

自動運転車の進化、必然的な道路への導入について交わさる様々な意見を考慮すると、非常にデリケートなテーマとなっています。自動運転車を操作する上で最大の関心はもちろん公共の安全です。つまり AI 教育は 念入りに徹底的に注意深く対応すべきタスクなのです。アルゴリズムの理解度を最大にすることで最高のパフォーマンスを引き出すために、イタレートは柔軟かつ十分に行わなければなりません。

この領域で飛躍的に成長している数多くのスタートアップ企業の必須要素 となっているのが仮想シミュレーションです。これを使って現実世界の走行試験用に適応型アルゴリズムと複雑なマシンを作成しているのです 。フォトリアルな仮想空間において自動運転車用 AI を調節し完璧に仕上げるために最適なのがアンリアル エンジンです。なぜなら照明、天 気、テスト可能なその他の条件を素早く作成し、無限に調整することができるからです。さらに、時間経過おいて一定の改善とパフォーマンス を測定するためには決定的な環境下で全部同時に行うことが不可欠です。数多くのテストで同一のシミュレーションを繰り返す必要があります 。

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アンリアル エンジンによる仮想教育を使用すると、自動運転車向け AI はシミュレートされた空間に おいて無限に仮想走行が可能。

Silicon Valley Robotics と自動運転車のスタートアップ企業 Zoox は、アンリア ル エンジンを使って次世代のシミュレーション パイプラインを作成しました。現実世界の都市部の道路データをキャプチャし、これらすべて をアンリアルの中でリビルドし、AI アルゴリズム テクノロジーを改善するための基本的な「グラウンドトゥルース」を提供します。デベロッパーはアルタイム エンジンと基礎的な道路のデータを組み合わせることにより、手動のロ トスコープ ビデオ映像を使って AI にあれこれ教えなくても、 AI に建物、歩道、縁石、人の往来、その他をより速くより簡単に区別させることができます。

仮想シミュレーシ ョンは、教育プロセスの幅と内容を充実させるパワフルな技術です。物理的なマイル : AI が運転する仮想マイル = 1 : 1,000 だとすると、 AI は実際の道路を走行する前にシミュレーション運転環境の中で数十億マイル分を仮想で走行することになります。

新たな AI プルービ ング グラウンド

AI 研究領域のテスト対象は自動運転車だけではありません。ますます多くの企業がドローン技術の可能性に関心を寄せ るようになっています。Microsoft AirSim はアンリアル エンジン向けにオープンソースのプラグインです。テスティングおよび AI 教育用シ ミュレーションの開発および支援向けリアルタイム プラットフォームを提供します。ドローン、自動車、その他の乗り物に使用できます。

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フォトリアルな仮想世界は、これ以外の方法でのテストは難しいと証明されている現実世界の条件を シミュレートできる環境という、AI 研究にとって完璧なテスティング グラウンドを提供

限られた環境の中で行うドローンやその他の自動運転車のテストには制約があります。それに対して、仮想世界に作られた安全で動的 なフォトリアルな環境の中で行う AI 研究では、一般的にレプリケートが困難な条件に対するアルゴリズムの反応と適応をさらに調節すること ができます。例えば、シミュレーションですべてのファセットを制御すると、研究者はそれぞれの風速が AI 主導の仮想ドローンのパフォーマ ンスに与える影響をテストできるようになります。

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Microsoft のアンリアル エンジン向けプラグイン AirSim により、AI の研究者は安全な動的仮想環 境において自動運転車のアルゴリズムの教育およびテストが可能になります

教育重視のシナリオの場合は、AI の脳が正しく正確なデータに基づいて学習することを確実にしつつも、技術の成功と安全性のために はセンサー情報が不可欠です。AirSim を AI 実験、ディープ ラーニング、強化学習用のためのツールとして改変させ続けることが、本研究プ ロジェクトにおける Microsoft の狙いです。

人工知能がエキサイティングに進化する時代に突入しました。ツールと技術が一 般化して不可能なこともすぐに可能となるでしょう。アンリアル エンジンを使って多種多様な設計およびリサーチ業界全体で AI 開発と教育 アプローチを可能にすることで、次世代の人工知能の進化において解き放たれる潜在的な進歩の大きなレベルがあります。次世代に向けて人工 知能はとてつもなく大きな進歩が期待できます。

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