NVIDIA:AI トレーニングのための Omniverse Replicator 合成データ生成エンジンを発表

NVIDIA は11月10日、ディープニューラル ネットワークのトレーニング用に物理的にシミュレーションされたデータを作り出す、強力な合成データ生成エンジン、NVIDIA Omniverse Replicator を発表しました。

 このエンジンの最初の実装では、NVIDIAは、合成データ生成のための2つのアプリケーションを紹介している。そのうちの1つは、自律走行車のデジタルツインをホストする仮想世界となるNVIDIA DRIVE Simで、もう1つは、マニピュレーターロボットのデジタルツインのための仮想世界となるNVIDIA Isaac Simだ。

 Omniverseでこれら2つの物理ベースの仮想世界を使うことで、開発者は、AIモデルを起動させたり、現実世界のデータとの差分を埋め、人間にはできない方法でグラウンドトゥルースのラベル付けを行うことができる。これらの仮想世界で生成されたデータは、現実世界では定期的あるいは安全に経験できない、稀少または危険な条件を含む、広範囲で、多様性に満ちたシナリオをも対象とすることができる。また、このデータを使って構築されたAVおよびロボットは、さまざまな仮想環境でスキルを習得した後、物理世界で応用することができる。

 NVIDIAのシミュレーションテクノロジおよびOmniverseエンジニアリング担当バイスプレジデントであるレヴ・レバレディアン氏(Rev Lebaredian)は、次のように述べている。
「合成データはAIの未来に欠かせません。Omniverse Replicatorにより、高品質で高性能かつ安全なAIを構築するために、多様かつ大量で、正確なデータセットを作成することを可能にします。NVIDIAでは、2つの領域に焦点を当てたデータ生成エンジンを自社で開発しましたが、多くの企業がOmniverse Replicatorを使って、独自のエンジンを構築するようになるでしょう」

 Omniverse Replicatorは、エラーが発生しやすく不完全で、コストと手間がかかる人間がラベル付けした実世界のデータを補強し、AVおよびロボティクスの開発者のニーズに合わせた、大規模かつ多様で、物理的に正確なデータを生成することが可能。さらに、速度、深さ、閉塞された物体、悪天候あるいはセンサー間での物体の動きの追跡といった、人間ではラベル付けが困難、あるいは不可能なグラウンドトゥルースデータを生成することができる。

 すでにNVIDIAのDRIVE自律走行車チームおよびIsaacロボティクスチームの貴重なデータ生成エンジンとなっているOmniverse Replicatorは、来年には領域別のデータ生成エンジンを構築できるようになる予定。

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