私たちの多くにとって、IKEA の家具を組み立てることは、スカンジナビア人はもはやバイキングではないが、それでもあなたの一日を台無しにすることができるという証拠です。
でも、もうKullabergだのVästanbyだの、今何て呼ばれてるのか分からんけど、そんなくそったれを呪うのはやめてくれ。アメリカの賢い連中が、機械学習アルゴリズムを使ってIKEAのキットを組み立ててくれるロボットを開発したんだ。まあ、シミュレーション、というか仮想環境でね。しかもかなり素朴にね。ほら、ただクールでしょ？
「物理的な組み立てプロセスの自動化をテストし、加速するための初のベンチマークとして、IKEAの家具組み立て環境の立ち上げを発表します」と南カリフォルニア大学（USC）のコンピューター科学者らは水曜日に述べた。
「IKEAの家具組み立て環境は、今日の従来のロボットとは大きく異なり、正確な物理的操作を理解し、計画し、巧みに実行できるロボットの新時代への足がかりとなるでしょう。」
この21世紀のホロデッキは、バックエンドの物理シミュレーターとしてMuJuCo、グラフィックレンダラーとしてUnity 3Dゲームエンジンを使用しています。IKEAの家具組み立て環境は現在、2種類のエミュレーションロボットをサポートしています。Rethink Robotics社（現在はドイツに本社を置くHahn Group傘下）製のSawyerとBaxterのメカニカルアームです。
テーブル、棚、椅子、食器棚など、80種類以上の家具をシミュレーションで組み立てることができます。可能な限りリアルに再現するために、IKEAらしく家具は個々のパーツから組み立てられ、訓練されたAIソフトウェアがロボットアームを操作して組み立てられます。ロボットアームはグリッパーで家具のパーツを掴んだり動かしたりすることで、家具を操作します。
重要なのは、研究者たちがIKEAの家具それぞれのマニュアルを参考に、Unityで各パーツをモデリングし、すべてのコネクタにラベルを付けたことです。これらのマークは、スパース報酬ベースのソフトウェア制御ロボットが部品から家具を組み立てる際の指針となると、研究者たちはarXivの論文で説明しています。
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「各ステップで、環境はすべてのコネクタのペアをチェックします...コネクタのペアの ID が一致し、コネクタの位置と角度の距離がしきい値内にある場合、そのコネクタのペアは接続可能としてフラグが付けられます。」
論文の第一著者であり南カリフォルニア大学の博士課程の学生であるヨンウン・リー氏は、The Register に対し、デザイナーらが雇われ、IKEA のマニュアルから家具の各部品を丹念にモデル化し、コネクタを識別するために各部品にラベルをつけた、と説明した。
環境内の照明、背景、色、テクスチャをランダム化して、ロボットが現実世界で周囲の変化に戸惑うかどうかをテストできます。
しかし、この環境を使う上で、一つ大きな問題があります。それは、現状では、ロボットが釘やネジを使って何かを組み立てるのを処理できないことです。ただ、この環境は、物をはめ込むためのツールはサポートしています。そのため、ベッドを組み立てる作業はまだできないかもしれません。それでも試してみたい方は、こちらのコードをご覧ください。現在ベータ版なので、選択できる家具モデルは10種類しかありません。
「家具の組み立ては、人間にとっても複雑な操作タスクであり、知覚能力、高度な計画、そして洗練された低レベルの制御が必要です。したがって、複雑なタスクを解決するための制御アルゴリズムのベンチマークとして最適です」と、研究者たちは結論付けました。
組み立てるのが最も難しいのは、25個の異なる部品からなる棚だとリー氏は語った。「部品の数が多いだけでなく、小さくて不規則な形状の部品もあり、ロボットが掴むのが難しいのです。」
IKEAの家具組み立て環境は、実際のロボットを作るのではなく、開発者がアルゴリズムをテストできるように設計されたシミュレーションです。「これまで、ロボット学習のベンチマークのほとんどは、つかむ、押す、積み重ねるといった単純で短期的な操作タスクに焦点を当てています。私たちの環境は、高度で長期的な操作タスクのベンチマークとなります。」
「このシミュレーション環境は、現実世界の組立ロボットへの一歩です。いくつか細かい点を修正する必要があり、ロボットがすぐに生産に『準備完了』になるわけではありません」とリー氏は述べた。®
