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エヌビディア合同会社

事例

エヌビディア合同会社

人間とロボットが共生する社会を目指し「空気を読む」自律ロボットの開発に挑む

人間とのインタラクションによってロボットに言葉を学習させるためには、1つの行動ごとに学習モデルを更新し、モデル学習を繰り返す必要がある。そこでネックとなった、モデルの学習時間をどのように短縮したのかを本事例から読み解く。

コンテンツ情報
公開日 2021/09/03 フォーマット PDF 種類

事例

ページ数・視聴時間 4ページ ファイルサイズ 1.21MB
要約
 人間の知能を研究する大阪大学基礎工学研究科長井研究室では、ロボットに言葉を学習させる研究を行っていた。ロボットに物体を見せ、人間とインタラクションをさせ、言葉を覚えさせるという手法を採っていたが、モデルの学習に時間がかかったためリアルタイムでのインタラクションは実現できていなかった。

 そこで研究室では、学習時間を短縮するためにディープラーニングを採用し、NVIDIA DGX Station2台を導入。その結果、それまで2日かかっていたモデルの学習が半日足らずで終わるようになった。

 この結果に満足した同研究室は2020年の年末に、より高性能なNVDIA DGX A100を追加導入し、そのためのサーバルームまで作るに至った。長井教授らが現在取り組んでいるのが、説明性を備えたロボットの実現だ。説明性とは、ロボットがどうしてその行動を取ったのかという理由を、相手が分かるようにきちんと説明できるということである。こうしたロボットを実現するには現在の自律ロボットが行っているよりはるかに膨大な計算が必要だ。同システムの導入により、その研究がどのように加速・前進したのか、本資料で確認してほしい。