先日シアトルで開催されたBuildカンファレンスで、Microsoftは、限定プレビューとして、産業用自律システムの構築を目指す開発者や企業を支援する、エンドツーエンドのツールチェーンを発表した。このプラットフォームには、インテリジェントロボットシステムによる自律型フォークリフトなどのタスク遂行や、ロボット化された検査プラットフォームを実現する、ティーチングツールとシミュレーション技術が含まれる。
このプラットフォームでは、 Azure Internet of Things、Robot Operating System(ROS) for Windows、2018年6月のBonsai買収に伴って取得したマシンティーチング技術、AirSimと呼ばれるMicrosoftの業界シミュレータ技術といった、既存のMicrosoftテクノロジが活用されている。
マシンティーチングをマシンラーニングと混同してはならない。マシンティーチングは、データから知識を抽出するだけでなく、人から知識を得ることによってAI問題を解決する、補完的なアプローチを使用する。MicrosoftのAI記者であるJennifer Langston氏は、次のように説明する。
マシンティーチングでは、人の専門知識の支援を得ることで、問題をより簡単なタスクに分割し、ソリューションをより早く見出すための重要な手がかりをマシンラーニングモデルに与えます。ホームランを打つことを子供に教えるのに、最初はティーにボールを置いて練習し、次にアンダーハンドでトスを投げて、最終的には速い球に移るようなものです。
産業的なオートメーションに目新しさはほとんどないが、これらのシステムと、自律的に動作するものは異なる。従来の自動化は構造化された、反復的なプロセスに基づくものであって、終了状態が未定義ないし変化するシナリオとは対照的なものだ。例えば地震発生時に、瓦礫や狭い空間をくぐり抜けて、身動きが取れなくなっていたり、あるいは危険な状況にある人々を探すことの可能なヘビ型ロボットを思い浮かべればよいだろう。
MicrosoftはSarcosと提携することで、Guardian Sにインテリジェントな機能を提供し、ロボット自身が障害物を回避して、自律的な動作を可能にすることによって、ロボットオペレータが緊急的な判断に集中するためのサイクルをより多く提供する。Sarcosの執行副社長でマーケティング最高責任者のKristi Martindale氏は、次のように説明している。
現実のシナリオでは、オペレータが依然として、ロボットを誘導する役割を果たしています。しかし、Guardian Sが周囲の状況を感知して、段差を越えるような中間的動作をすべて自分自身で処理できれば、オペレータは状況評価や重要な判断の要求に、こｒより集中することが可能になるのです。
出典: https : //www.sarcos.com/products/guardian-s/
Microsoftの自律システムプラットフォームの、もうひとつの重要な側面は、シミュレーションの実行である。ロボットが実務から学ぶというのは、その過程において重大な間違いをする可能性という点から、現実的ではないか、あるいは実行不可能だ。AirSimは、Microsoftがオリジナルを開発したオープンソースのシミュレーションプラットフォームである。シミュレーション環境内で、AIを使用してドローンや自動運転車、ロボットをティーチングすることができる。
シミュレーションを使用することで、大きな問題を多数の小さなタスクに分割することが可能になる。さらにシミュレーションでは、多数の実験を並行的に行うことで、市場投入までの時間の短縮も可能になる。Microsoftの主任研究マネージャであるAshish Kapoor氏は、次のように説明する。
通りを横断する歩行者が異なり、道路のカーブが異なるシミュレーションを、一度に何千通りも実行することができれば、AIシステムは従来よりもはるかに多様なエクスペリエンスを、短時間で収集することが可能になるでしょう。Azureは、このようなシミュレーションを、大規模に実行する機能を提供します。これは非常に重要なことです。
Microsoftがシミュレーションに取り組んでいる顧客の１社がToyota Material Handlingである。同社では、"荷物の積み込み、パレットの配置、パレットのピックアップ、他の人やフォークリフトの検出、パレットの配送、充電ステーションへの帰還、というように、タスクをより学習のシンプルなサブコンセプトに細分化する"、自立型フォークリフトを開発している。
出典: (スクリーンショット) https://www.youtube.com/watch?v=0yTDnJAqKow
MicrosoftのAutonomous System AIのビジョンに関する詳細は、Webサイトを参照して頂きたい。