- サレー大学の研究者たちは、GTAデータを用いて2D画像から3Dの犬のポーズを予測するAIを学習させました。
- 彼らはDigiDogs内の仮想犬を使って、様々な活動や設定をカバーしてAIを訓練しました。
- 彼らはMetaのDINOv2を用いた実際の犬の写真で精度を向上させることを目指しており、これは保全活動やバーチャルワールドでの利用に役立ちます。
サリー大学の研究者たちは、人工知能（AI）技術において画期的な成果を達成し、2次元（2D）画像から犬の3次元（3D）ポーズを予測するシステムを学習させました。大学院研究学生のMoira Shooterが率いるチームは、生態学からアニメーションまで多様なアプリケーションへの扉を開く革新的なアプローチを利用しました。
先駆的な取り組みとして、研究者たちは人気ビデオゲーム『グランド・セフト・オート』の仮想世界に目を向け、多数の仮想犬を作成しました。ゲームを改造し、主人公を8種類の異なる犬の品種に置き換えることで、豊富なデジタルな犬の行動データを生成しました。この「DigiDogs」と名付けられたイニシアチブは、座る、歩く、吠える、走るなど、さまざまな環境条件下での犬の活動を捉えた2万7,900フレームからなる豊富なデータセットを提供しました。
DigiDogsでのAIトレーニング：予測能力の飛躍的向上
従来、AIシステムに2D画像から3D情報を認識させるには、通常、モーションキャプチャスーツを使用して人間に対して3Dの「正解（ground truth）」に関する知識を提供する必要がありました。しかし、このアプローチを犬に拡張するのは独自の課題でした。研究者たちは挫けることなく、DigiDogsデータセットを活用してAIモデルをトレーニングし、犬のモーションキャプチャデータが存在しないという欠点を克服しました。
シューター氏は、このソリューションの汎用性を強調し、野生動物の保護から仮想世界の開発に至るまで、幅広い応用を想定しています。CGIの犬でトレーニングされたこのAIモデルは、実際の動物の写真から3Dの骨格モデルを推測する可能性を示しています。この機能は、保護活動家が負傷した野生動物を特定したり、アーティストが仮想環境でよりリアルな動物を作成したりするなど、さまざまな分野で期待されています。
今後の方向性
今後、研究チームはMetaのDINOv2モデルを使用してAIシステムを洗練させ、実際の犬の画像から3Dポーズを正確に予測できることを確保する予定です。仮想データと現実世界のデータのギャップを埋めることで、モデルのパフォーマンスを向上させ、多様なシナリオでの適用範囲を広げることを目指しています。シューター氏は、3Dポーズには豊富な情報が含まれており、2Dの写真よりも優れていることを強調しました。
サリー大学（University of Surrey）の先駆的な取り組みは、革新的なアプローチと学際的なコラボレーションを組み合わせることで、AI技術が持つ変革的な可能性を体現しています。データ取得とアルゴリズムの洗練によって推進されるAIの進化に伴い、世界への理解を深め、実用的な応用に活用するための可能性は無限に広がっています。
仮想シミュレーション、AI、そして現実世界のデータの融合は、野生動物の保護からエンターテインメントに至るまで、多くの分野に革命をもたらす可能性を秘めています。サリー大学の研究は、AIの予測能力を引き出すための重要な一歩であり、複雑な課題に対処し新たな機会を開拓するために技術を活用する探求におけるマイルストーンです。継続的な革新とコラボレーションにより、AIの未来は私たちの世界をより良いものへと再構築する巨大な可能性を秘めています。
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ジェームス・キノティ
暗号通貨愛好家のジェームズは、フィンテック、暗号通貨、ブロックチェーン、そしてフロンティアテクノロジーに関する知識を共有することに喜びを感じています。暗号通貨業界の最新イノベーション、暗号通貨ゲーム、AI、ブロックチェーン技術、その他のテクノロジーが彼の関心の中心です。彼の使命は、さまざまな業界における変革的なアプリケーションの動向を追いかけることです。
