スコットランドのエジンバラ大学とElectronic Artsの研究チームが開発した「Local Motion Phases for Learning Multi-Contact Character Movements」[Starke et al. 2020] は、ゲーム内で使用する高速で動く2足歩行キャラクターにおけるリアルタイム制御を学習するための新しい深層学習フレームワークだ。 バスケットボールのドリブル動作や他のキャラクターとの相互作用を生成するための新しい手法を用いた出力結果 3Dキャラクターの操作において、素早い動きをした場合、地面から足が離れたり、ぎこちない動きになったりと、不自然な動作に悩まされる。 また他のキャラクターとの相互作用の場合はとりわけ困難だ。今回の提案では、1対1のバスケットボール環境を例に挙げ、フレームワークを評価し、この課題に挑戦する。 AI4Animat
2019年のCEATECが終了した。本誌でも既報のとおり、ANAホールディングスによるテレプレゼンスロボット活用「アバター」構想を目玉として、日立とソニーによるaiboとminimaru連携など、初お披露目を含む多数のロボットが出展されていた。 さて、昨年(2018年)のCEATECを覚えているだろうか。2018年のCEATECで最も話題を呼んだのは、注目のスタートアップ、株式会社Preferred Networks(プリファードネットワークス、以下 PFN)による「家庭用全自動お片づけロボット」だった。ハードウェアはトヨタ自動車の生活支援ロボットHSRを使い、PFN独自のソフトウェアで自動片付けを成功させ、CEATECではインダストリ/マーケット部門 準グランプリを受賞した。 ■動画 では今年、PFNは何を出展していたのか。2019年は、国内外のスタートアップ企業および海外諸機関のパビリ
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
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