2 分で読了
0 views

PR2: A Physics- and Photo-realistic Humanoid Testbed with Pilot Study in Competition

(PR2:物理・写真実写両立のフルサイズヒューマノイド試験環境)

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海さん、最近のロボットの論文で実機に近いシミュレーションをやっているものがあると聞きました。現場導入を考えている我々にとって何が変わるのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!今回の試験環境は、物理再現(physics-realistic simulation)と写真実写的描画(photo-realistic rendering)を同時に扱える点が特徴です。結果的に現場での“実際の動き”をより正確に予測できるようになるんですよ。

田中専務

それは良い。ただ、我々が気にするのはコストと現場適用の難易度です。結局、投資対効果(ROI)はどうなるのですか。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一にシミュレーション精度が上がれば現場試行の回数が減り、試作コストが下がる。第二に写真実写的な環境で視覚系の評価がしやすくなりセンサ調整時間が短縮される。第三に教育用途や競技を通じた人材育成が効率化される、という流れです。

田中専務

なるほど。技術的には何が既存と違うのですか。よく聞く”Embodied AI”って言葉も絡んでいますか。

AIメンター拓海

いい質問です。Embodied Artificial Intelligence(Embodied AI、エンボディドAI)とは、

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
大規模言語モデルにおける会話的複雑性とリスク評価
(Conversational Complexity for Assessing Risk in Large Language Models)
次の記事
常微分方程式の能動的記号発見
(Active Symbolic Discovery of Ordinary Differential Equations via Phase Portrait Sketching)
関連記事
低分解能ADCを用いたMIMO通信の深層強化学習
(Deep Reinforcement Learning for MIMO Communication with Low-Resolution ADCs)
倫理的に調達されたコード生成
(Defining Ethically Sourced Code Generation)
リングベースのMLによる較正と現場パイルアップ補正でリアルタイム・ジェットトリガーを改善
(Ring-based ML calibration with in situ pileup correction for real-time jet triggers)
量子性の離散ハミルトニアンセル・オートマトン
(Quantumness of discrete Hamiltonian cellular automata)
Fog環境におけるQoS対応分散深層強化学習によるサービスオフロード
(µ-DDRL: A QoS-Aware Distributed Deep Reinforcement Learning Technique for Service Offloading in Fog computing Environments)
医療画像解析におけるドメイン適応・説明可能性・公平性:3次元胸部CTスキャンに基づくCOVID-19診断
(Domain Adaptation, Explainability & Fairness in AI for Medical Image Analysis: Diagnosis of COVID-19 Based on 3-D Chest CT-Scans)
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか?

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
(Black hole/quantum machine learning correspondence)
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System)
DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications)

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に!
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む