労働の完全自動化(人の楽園？ or 失業地獄？)２at FUTURE労働の完全自動化(人の楽園？ or 失業地獄？)２ - 暇つぶし2ch■コピペモード□スレを通常表示□オプションモード□このｽﾚｯﾄﾞのURL■項目テキスト820:オーバーテクナナシー 25/09/27 14:10:27.76 dKp0quWz.net 現場では、「モデル化手法」と「フィジカルAI」を排他的に扱うのではなく、高精度や高速性が求められるタスクには「モデル化手法」を、汎化的で幅広い作業には 「フィジカルAI」を導入するなど、使い分けが重要になる。その意味で、人型ロボットという形状はフィジカルAIの適用先として合理的だ(もちろん言葉で言うほど簡単なことではないからこそ、 チャレンジングであり面白い)。 LLMがネットなどの膨大なデータから学習してスキルを向上させたように、フィジカルAIもまた膨大な学習データ、アクションデータが必要になり、それをどうやって収集するかが課題だ。 そこで一般的にまず行われるのがテレオペレーション(遠隔操作)によるデータ収集だ。人が遠隔操作でロボットを操縦することでアクションデータを収集していく。 ただし、それだけでは汎化性の実現は不十分だ。例えばキッチンで皿を並べる場合、人は環境や食器が変わっても柔軟に対応できるが、AIにすべてのバリエーションを学習させるのは 現実的ではない。膨大な環境や物品を実際に用意して体験データを収集するには時間とコストが障壁となる。 この課題を解決するのがシミュレーションの活用「ドメインランダム化」だ。可能な限り多様な仮想環境で学習させ、リアル環境に応用することで汎化性を高める。もちろん、シミュレーションと 実環境は完全には一致しないため、実機にデプロイしてからのフィードバック調整（シム2リアル）やファインチューニングが必要となる。 次ページ最新レス表示レスジャンプ類似スレ一覧スレッドの検索話題のニュースおまかせリストオプションしおりを挟むスレッドに書込スレッドの一覧暇つぶし2ch