MITの新しいAIシステムであり、災害時にロボットを助けることができる「Galileo >コンピュータは世界の多くのことを理解するように教えることができますが、2つのオブジェクトが衝突したときに何が起こるかを予測することになると、現実世界の経験のようなものはありません。

究極的に、ロボットが災害時の事象を予測し、 PCは15の無料、excelleが必要ですntプログラム]

人間は、しばしば衝突、打撲、痛みを伴う経験を通して、物理的な物体がどのように相互作用するかを、彼らの最も初期の時代から学びます。しかし、コンピュータはその初期の訓練の恩恵を受けていない。

その不足を補うために、CSAILの研究者は実世界ビデオと3D物理エンジンを組み合わせて訓練できるシステムであるガリレオを作成した。研究者は、ガリレオを訓練するために、段ボール、泡、金属、鉱物を含む15種類の材料から作られた物体を含む物理的な出来事を描写した150のビデオセットを使用した。ゴム。このトレーニングでは、オブジェクトとそのさまざまな物理特性のデータセットを生成することができます。

映画やビデオゲームの特殊効果を作成するためによく使われる3D物理エンジンであるBulletのモデル情報を入力しました。特定の場面の重要な要素を取り、それを物理的に前方にシミュレートすることで、Bulletはガリレオの仮説に対する「現実の確認」として役立ったとMITは述べています。ガリレオの予測能力をテストするために、チームは人の被験者に対してそれを試して一連のシミュレーションを予測しました。その1つはオンラインデモで見ることができます。

あるシミュレーションでは、例えば、ユーザはまず、20度の傾斜ランプを含む衝突を見る。興味深いことに、コンピュータモデルと人物の両方がこの作業を偶然に実行しています。また、10秒間の傾斜でビデオの最初のフレームが表示されます。その物体が動くと言った際の偏見」と、CSAIL博士の学生であるJiajun Wuと共同研究を行っている著者のIlker Yildirimは、これは人間とコンピュータが同様のエラーを出すだけでなく、人間のシーンの理解は、確率論的シミュレーションとして最もよく記述できる」と述べた。

「竜巻や地震のような極端な物理的事象に容易に適応できるロボットを想像してください」とCoautho氏は述べていますrジョセフ・リム。 「最終的には、私たちの目標は、大きな不確実性があるような環境で人間を助ける柔軟なモデルを作成することです」。