コンピューターやロボットのトレーニングは、オブジェクトを理解して認識する（たとえば、オーブンと食洗機を区別するとか）だけでは終わらない。人が日常行っている比較的簡単な作業ができるレベルにまで、訓練を重ねる必要がある。人工知能に冷蔵庫と薪ストーブの違いを教えることができても、本当に実用的なロボットにするには、それらの器具を操作できなければならない。
IntelのAI研究者たちが、カリフォルニア大学サンディエゴ校とスタンフォード大学と共同で取り組んでいる新たな課題がそれだ。コンピュータービジョンおよびパターン認識のためのカンファレンスで発表された報告書では、各部品に完全な注釈が付けられた非常に精細な3Dオブジェクトの大規模なデータセット「PartNet」を、共同研究チームはがどのように構築したかが詳しく説明されている。
このデータセットは他に類がなく、すでにロボティクス企業の間で需要が高まっている。なぜなら、オブジェクトを現実世界で認識し操作できるようデザインされた、人工知能用の学習モデル生成のための高度なアプリケーションを備えることで、オブジェクトを部品に分割して構造化できるからだ。そのため、たとえば上の画像のように、電子レンジを手で操作して残り物を温め直す作業をロボットにやらせたいときは、ロボットに「ボタン」のことと、ボタンと全体との関係を教えてやればいい。
ロボットはPartN
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