Facebookは最近、自然言語処理とコンピュータービジョンを活用し、ロボットが周囲の世界を理解できるようにするロボットモジュール開発プラットフォーム「Droidlet」をオープンソース化しました。Facebookは、Droidletによって機械学習アルゴリズムのロボットへの統合が簡素化され、迅速なソフトウェアプロトタイピングが促進されると述べています。

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Droidletは、開発者が単一のプラットフォーム上で様々なコンピュータービジョンおよび自然言語処理モデルをテストすることを可能にします。研究者は、現実世界やMinecraftのようなシミュレーション環境でタスクを実行できるシステムを構築し、必要に応じてプラットフォーム上のコンポーネントを交換することで、同じシステムを様々な用途のロボットに搭載してサポートすることができます。このプラットフォームは、研究者がデバッグや可視化のためのパーツやツールを追加できるダッシュボード、そしてエラー修正や注釈追加のためのインターフェースを提供します。Droidletは、機械学習モデルをロボットに接続するためのラッパーに加え、ビジョンモデルをテストし、様々なロボット向けに微調整するための環境も提供します。

Droidlet は、次のような一連のコンポーネントとモジュールで構成されています。

• 異なるモジュール間の情報ストレージとして機能するメモリ システム。
• 外界からの情報を処理し、それを記憶システムに保存する感覚モジュールのセット。
• 「3 フィート前進する」や「特定の座標にオブジェクトを手に持つ」などの一連の低レベルのタスクは、ロボットの環境の変化に影響を与える可能性があります。
• コントローラは、メモリ システムの状態に基づいて実行するタスクを決定します。

Droidletを利用することで、Facebookはモジュール性を活用して、より強力で高度なボットを開発できます。貢献者がシステムの一部を改善できれば、そのシステムを利用するすべてのボットを改善できるはずです。

Facebookはブログ記事で、「Droidletをロボット工学に利用する研究者が増えるにつれ、既存のコンポーネントを改良し、新しいコンポーネントを追加するようになります。そして、他の研究者はそれを自身のロボット工学プロジェクトに追加できるようになります。Droidletを使用することで、ロボット工学の研究者は、分野全体にわたる人工知能の近年の大きな進歩を活用し、複雑なコマンドに効果的に応答できる機械を構築できるようになります」と述べています。

この記事はOSCHINAから転載したものです。

記事タイトル: Facebook オープンソースロボット開発プラットフォーム Droidlet

この記事のアドレス: https://www.oschina.net/news/153821/facebook-open-source-droidlet