Facebookはロボットにゴミ出しと食洗機の片付けを教える
Facebookは2021年夏、同社が「embodied AI（身体性AI）」と呼ぶ技術に向けた新たな一歩を発表した。この技術は、いつかロボットが冷蔵庫に食料を入れたり、ゴミを出したりといった日常的な作業をこなせるようにするものだ。
同社が発表したHabitat 2.0は、住環境のシミュレーション基盤を更新したものだ。研究者はこの基盤を使い、ロボットを仮想環境で高速に訓練できる。仮想環境は、キッチンやリビングなど、ロボットが通常の環境で遭遇しうる細部を高い精度で再現する。
ロボットがシミュレーション上のHabitat環境内を自由に動き回れるようにすれば、研究者は実環境で訓練する場合と比べて、明らかにコストと時間を節約できる。Facebookは、この基盤によって家事を手伝う支援ロボットの開発が加速することを期待している。
Facebookは長年にわたり「embodied AI」の推進に取り組んできた。この分野は、未知の環境や予期しない物体に反応しながら、人間と一緒に現実世界を移動できる汎用ロボットの訓練に焦点を当てている。
これにより、家庭用ロボットは指示に応じて持ち主に物を運んだり、食洗機に食器を入れたりできるようになるかもしれない。さらに、屋外を歩く視覚障害者を助けるガイドロボットなど、より重要な技術への道も開かれる。ロボットに現実世界で有用な作業をさせるには、床に散らばった子どものおもちゃや、めくれたカーペットの角など、何百もの異なる実環境を経験させる必要がある。
ここでシミュレーションが状況を一変させうる。Facebookの科学者たちは、物理的なロボットを何カ月も何年もかけて様々なアパート、家、オフィスに運ぶよりも、AIを仮想環境にさらして訓練を速めるほうがはるかに現実的だと考えている。2年前、同社は最初のバージョンのHabitatを発表した。そこにはReplicaデータセットが含まれていた。これは、オフィスの会議室から2階建ての住宅まで、18の空間を3Dスキャンしてまとめたものだ。
Replicaは超リアルな設定のライブラリで、各場所の最も細かな部分まで表現していた。鏡の映り込みからカーペットの質感まで再現されている。しかし、これは静的なデータセットだったため、ロボットは仮想空間を移動できても、そこにある物体とやり取りすることはできなかった。
Facebookは Habitat 2.0 の開発によって、この問題への取り組みを始めた。新しいプラットフォームでは、ロボットは仮想環境を移動するだけでなく、普通のキッチン、ダイニング、その他人が使う空間で見つかるような物体とも操作できる。
「この新しいデータセットとプラットフォームによって、AI研究者は静的な3D環境で仮想エージェントを作るという段階を超え、冷蔵庫への食品の収納、食洗機への食器の収納、指示に応じた物の受け渡しといった有用な作業を、容易かつ確実にこなすロボットの実現に近づくことができる」
Replicaには、ReplicaCADと呼ばれる更新版も加わり、物体の移動と操作に対応した。ReplicaCADは900時間以上にわたる3DアーティストによるCG制作の成果で、92の物体を含む111の一意な住居レイアウトを作成した。素材の構成、形状、質感、さらに冷蔵庫の扉の開閉など、物体が特殊な機構を備えているかどうかにも特に注意が払われた。
アーティストたちは、調理器具、本、家具といった現実的な散らかり方を再現するところまで作り込んだ。ただし、このプラットフォームはまだ完璧ではない。例えばReplicaCADは、液体、布、ロープなどの非剛体の動きには対応しておらず、音や触覚の認識も含まれていない。それでも、Habitat 2.0を使えば、ロボットは食卓の準備、冷蔵庫の掃除、家の片付けなど、さまざまな日常的な家事を仮想空間で行える。
「embodied AI」のシミュレーションに関心を持っているのはFacebookだけではない。例えば2021年、シアトルのアレン研究所はManipulaTHORを公開した。これは、100以上のシミュレーション環境で物体を操作できる高度な仮想ロボットハンドだ。ただし、Habitat 2.0の速度は現在研究者が利用できる多くの3Dシミュレーターの2倍であるため、Facebookはこの競争で優位に立てるかもしれない。
「この速度により時間は大幅に短縮される。通常6カ月以上かかる実験を、わずか2日で行えるようになるのだ。実験時間が短くなれば、研究者は新しいアイデアをより速く、より頻繁に検証でき、より多くのシミュレーションを完了させられる。それがこの分野の進歩への道を開く」
Facebookの研究チームは、Habitatが本来の能力を発揮するまでにまだ長い道のりがあると認識している。速度はもちろん常に改善できるが、もう一つの重要な課題は、個々の動作をつなげることだ。現在のロボットは、物を集める、置く、引き出しを開けるといった個別のスキルを訓練できるが、これらの作業を組み合わせ、エラーを積み重ねずに実行する方法はまだ教えられていない。この点は、技術の有用性を今も大きく制限している。
Facebookはまた、ReplicaCADを拡張し、さまざまな文化や物の種類を反映した、より多くの住空間を含めることも目指している。この目的のため、同社はHabitatを第三者の3Dアセットに開放し、空間データを手がけるMatterport社との提携を発表した。
