Physical AI Lab // 第 1.5 話 // 小テスト
データはどこから来る？
遠隔操作、人の映像、合成。三つの入手ルート
01
あるチームが、自分たちのアーム用に、動きがきれいで関節の値も正確なつかんで置くお手本を集めたいと考えています。三つの道のうち、いちばん合うのは？
ネットにある一人称の人の映像をダウンロードする
シミュレーションで、動きをまったくランダムに作る
もっと大きなモデルにして、データ不足を補う
主従の二本の腕で、人が操作して記録する
02
SO-101 のつかんで置くデータセットで、あるお手本を一コマずつ見ています。ある一コマでロボットが「どんな動きをしたか」を知るには、どこを見ますか？
下向きのカメラに映った映像
同じコマの六つの関節の値
横から見るカメラに映った映像
このお手本が全部で何コマあるか
03
頭につけたカメラで撮った料理の映像を、そのままロボットアームに見せて動きを学ばせたい人がいます。動画の注意によると、まず解決すべきことは？
映像の解像度が足りないので、まず上げる
この種の映像は少なすぎて、学ぶには足りない
動きにラベルをつけ、人の手を機械の手に直す
映像の人の動きが遅いので、先に速くする
04
MimicGen のような方法で、約200本の人のお手本から5万本以上が自動で作られました。次にいちばん気にすべきことは？
作ったお手本がまだ少なく、作業をカバーできない
いくら作っても、本物に似ていないかもしれない
生成の途中で、人が一本ずつ撮り直す必要がある
合成データは、遠隔操作のロボットにしか使えない
05
二つのチームが同じ数のお手本を記録しました。一つ目のチームはいつも同じ机と同じコップ、二つ目のチームは机や物をいろいろ変えました。動画が有望と見るのはどちらですか？
二つ目：多くの状況をカバーし、データが多様
一つ目：条件がそろっていて、データがきれい
どちらも同じ：数が同じなら効果も同じ
一つ目：同じ場面で多く撮るほど、正確に学べる
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