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

Omniverse Replicator をベースとした初のアプリケーションである DRIVE Sim と Isaac Sim が、自律走行車およびロボットの開発を加速

2021 年 11 月 9 日、カリフォルニア州サンタクララ — GTC — NVIDIA は本日、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ます。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™ です。

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ます。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ます。

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ます。

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 (Rev Lebaredian) は、次のように述べています。「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です。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ます。

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です。

Omniverse Replicator は、3D ワークフローを実行する、仮想世界のシミュレーションおよびコラボレーションのためのプラットフォームである NVIDIA Omniverse の一部です。DRIVE Sim および Isaac Sim 向けのOmniverse Replicator についてはこちらをご覧ください。

11 月 11 日までオンラインで開催される NVIDIA GTChttps://www.nvidia.com/ja-jp/gtc/?ncid=em-even-559985に登録すれば、NVIDIA Omniverse についてより多く学ぶことができます。11 月 9 日にライブ配信され、再視聴も可能な、NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン ファンの GTC 基調講演https://www.nvidia.com/gtc/keynote/をぜひご視聴ください。