AIモデルの学習には膨大な量のデータが必要です。しかし、現実世界の情報源からそのデータが入手できない場合があり、データサイエンティストはそれを補うために合成データを使用します。例えば、マシンビジョンアプリケーションでは、ロボットや自動運転車を学習させるために、様々な環境やオブジェクトを作成する必要があります。しかし、仮想環境を作成するためのツールは数多く存在する一方で、仮想オブジェクトを作成するためのツールはあまり多くありません。
Amazon は本日、re:MARS カンファレンスにおいて、SageMaker Ground Truth の合成機能を発表した。これは、特定のオブジェクトのさまざまな位置、さまざまな照明条件、さまざまな比率やその他のバリエーションの画像を事実上無制限に作成できる新機能である。
同社は既にWorldForgeという合成シーン作成ツールを提供している。「ロボットが動き回るための世界全体を生成するのではなく 、アイテムや個々のコンポーネントに特化したツールです」とAWSのエンジニアリング担当副社長ビル・ヴァス氏は語った。ヴァス氏は、Amazon自身が数百万点もの荷物を配送しているにもかかわらず、ロボットをトレーニングするための画像が不足しているため、同社自身もこのようなツールを必要としていると指摘した。
「Ground Truth Synthetics は、様々なフォーマットの3Dモデルを読み込み 、お使いのセンサーの解像度に合わせたフォトリアリスティックな画像を合成的に生成します」と彼は説明した。現在、一部の顧客は、例えばモデルのトレーニングのために機械の物理的な部品を意図的に損傷させたり壊したりすることがあるが、これはすぐに非常に高額になる可能性がある。しかし、今後は仮想部品を損傷させ、必要に応じて何百万回も繰り返すことができるようになる。
彼はチキンナゲットを作る顧客の例を挙げました。その顧客は、このツールを使って、多数の奇形のチキンナゲットをシミュレートし、モデルを学習させました。
ヴァス氏は、Amazonが3Dアーティストとも提携し、社内にそのような才能を持つ人材がいない企業がこのサービスを始められるように支援していると述べた。このサービスはデフォルトでUnreal Engineを使用しているが、UnityとオープンソースのOpen 3D Engineもサポートしている。これらのエンジンを使用することで、ユーザーはオブジェクトが現実世界でどのように振る舞うかを物理シミュレーションすることもできるようになる。
トピック
3Dモデリング、 AI 、 Amazon 、人工知能（AI）、 AWS 、ビル・バス、クラウドコンピューティング、コンピュータグラフィックス、コンピューティング、開発者、エンタープライズ、マシンビジョン、 remars 2022 、ロボット、シミュレーション、ソフトウェア、テクノロジー、バーチャルリアリティ、視覚効果
フレデリックは2012年から2025年までTechCrunchに在籍していました。また、SiliconFilterを設立し、ReadWriteWeb（現ReadWrite）にも寄稿しています。フレデリックは、エンタープライズ、クラウド、開発者ツール、Google、Microsoft、ガジェット、交通機関など、興味のあるあらゆる分野をカバーしています。
バイオを見る
